科學(xué)數(shù)據(jù)往往涉及多個(gè)維度，例如分子結(jié)構(gòu)中的空間坐標(biāo)、物理實(shí)驗(yàn)中的時(shí)間序列以及化學(xué)反應(yīng)中的溫度變化等。

傳統(tǒng)的二維可視化方法已經(jīng)難以滿(mǎn)足這些復(fù)雜數(shù)據(jù)的展示需求。

而Plotly，作為一種強(qiáng)大的可視化庫(kù)，憑借其支持 3D 可視化、動(dòng)態(tài)交互以及跨學(xué)科兼容性的核心優(yōu)勢(shì)，成為了科學(xué)數(shù)據(jù)可視化的理想選擇。

本文將探討如何通過(guò)Plotly實(shí)現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)的立體呈現(xiàn)與動(dòng)態(tài)分析，從而提升科研效率。

1. 科學(xué)數(shù)據(jù)3D可視化

1.1. 三維散點(diǎn)圖

三維散點(diǎn)圖是展示多維數(shù)據(jù)的一種有效方式。

通過(guò)使用plotly.graph_objects.Scatter3D，可以輕松地在三維空間中展示數(shù)據(jù)點(diǎn)。

例如，在分子結(jié)構(gòu)可視化中，每個(gè)原子可以作為一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，其坐標(biāo)由三維空間中的x、y和z值表示。

通過(guò)顏色和尺寸的映射，我們可以進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)的維度表達(dá)。

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 生成分子動(dòng)力學(xué)模擬的原子坐標(biāo)（示例）
np.random.seed(42)
coords = np.random.randn(100, 3) * 5  # 三維坐標(biāo)
elements = np.random.choice(['C', 'H', 'O'], 100)  # 原子類(lèi)型
colors = {'C': '#4B4B4B', 'H': '#FFD700', 'O': '#FF4500'}  # 元素顏色映射

fig = go.Figure(data=[
    go.Scatter3d(
        x=coords[:,0], y=coords[:,1], z=coords[:,2],
        mode='markers',
        marker=dict(
            size=[10 if e=='C' else 6 for e in elements],  # 原子尺寸映射
            color=[colors[e] for e in elements],
            opacity=0.8
        ),
        hovertext=elements  # 懸停顯示元素類(lèi)型
    )
])
fig.update_layout(scene=dict(aspectmode='cube'),height=600, width=600)
fig.show()

此代碼生成一個(gè)可旋轉(zhuǎn)的三維分子模型，通過(guò)顏色與尺寸區(qū)分原子類(lèi)型。

若疊加溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)，還可通過(guò)coloraxis實(shí)現(xiàn)第四維度的熱力學(xué)狀態(tài)映射。

1.2. 三維曲面圖

三維曲面圖則適用于展示連續(xù)的三維數(shù)據(jù)。

通過(guò)使用plotly.graph_objects.Surface，我們可以可視化復(fù)雜的科學(xué)現(xiàn)象。

例如，在流體力學(xué)模擬中，三維曲面圖可以展示速度場(chǎng)或壓力場(chǎng)的分布。

在地形數(shù)據(jù)可視化中，三維曲面圖可以清晰地展示山脈、山谷等地形特征。

下面的示例展示如何使用三維曲面來(lái)可視化量子化學(xué)勢(shì)能面。

# 可視化量子化學(xué)勢(shì)能面
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))  # 示例勢(shì)能函數(shù)

fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=Z, colorscale="Viridis")])
fig.update_layout(
    scene=dict(
        xaxis_title="X 坐標(biāo)",
        yaxis_title="Y 坐標(biāo)",
        zaxis_title="勢(shì)能",
    ),
    margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0),
    width=800,
    height=600,
)
fig.show()

通過(guò)曲面起伏與色彩梯度，可直觀分析勢(shì)能面的鞍點(diǎn)與極小值位置。

結(jié)合Contour圖層的疊加，還能實(shí)現(xiàn)能級(jí)等高線的同步顯示。

2. 科學(xué)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)可視化

Plotly的動(dòng)畫(huà)框架（animation_frame）為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的可視化提供了強(qiáng)大的支持。

通過(guò)這一功能，科學(xué)家可以動(dòng)態(tài)地展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的演變。

例如，在化學(xué)反應(yīng)中，分子的運(yùn)動(dòng)軌跡可以通過(guò)動(dòng)畫(huà)展示出來(lái)，用戶(hù)可以看到分子如何在反應(yīng)過(guò)程中相互碰撞、結(jié)合或分解；

在物理實(shí)驗(yàn)中，溫度場(chǎng)隨時(shí)間的擴(kuò)散過(guò)程也可以通過(guò)動(dòng)畫(huà)清晰地呈現(xiàn)出來(lái)。

這種動(dòng)態(tài)展示方式不僅直觀，還能幫助科學(xué)家更好地理解實(shí)驗(yàn)過(guò)程。

下面的示例通過(guò)動(dòng)畫(huà)清晰展示熱量從中心向外擴(kuò)散的速率變化。

# 模擬熱擴(kuò)散過(guò)程
times = np.linspace(0, 10, 50)
z_data = [np.exp(-(X**2 + Y**2) / (4 * t)) / (4 * np.pi * t) for t in times[1:]]

fig = go.Figure(
    frames=[
        go.Frame(data=[go.Surface(z=z, colorscale="Plasma")], name=str(t))
        for z, t in zip(z_data, times[1:])
    ]
)
fig.add_trace(go.Surface(z=z_data[0], colorscale="Plasma"))
fig.update_layout(
    scene=dict(zaxis=dict(range=[0, 0.1])),
    updatemenus=[
        dict(
            type="buttons", buttons=[dict(label="Play", method="animate", args=[None])]
        )
    ],
    width=800,height=600,
)
fig.show()

3. 總結(jié)

Plotly在科學(xué)領(lǐng)域的獨(dú)特價(jià)值在于其能夠從靜態(tài) 3D 模型到動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)過(guò)程提供全面的可視化支持。

其交互性和動(dòng)態(tài)功能不僅提高了科研效率，還為科研協(xié)作和成果展示提供了強(qiáng)大的工具。

展望未來(lái)，結(jié)合 VR/AR 技術(shù)，Plotly有望進(jìn)一步擴(kuò)展科學(xué)可視化的沉浸式體驗(yàn)。