網上下載mayavi的官方幫助文檔，里面有很多例子，下面的記錄都是查看手冊后得到的。

http://code.enthought.com/projects/mayavi/docs/development/latex/mayavi/mayavi_user_guide.pdf

python的mayavi.mlab庫中的繪圖函數有很多候選參數，但下文記錄并沒有過多討論，本人也是需要用到才查看手冊的。

安裝好mayavi2的繪圖環境后，可以結合numpy進行科學繪圖，在代碼中事先加入如下代碼：

  import mayavi.mlab as mlab  from numpy import exp,sin,cos,tan,random,mgrid,ogrid,linspace,sqrt,pi  import numpy as np  import matplotlib.pyplot as plt  mlab.figure(fgcolor=(0, 0, 0), bgcolor=(1, 1, 1)) #更改背景色  #添加matlab的peaks函數  def peaks(x,y):    return 3.0*(1.0-x)**2*exp(-(x**2) - (y+1.0)**2) - 10*(x/5.0 - x**3 - y**5) * exp(-x**2-y**2) - 1.0/3.0*exp(-(x+1.0)**2 - y**2)

首先從幫助手冊上了解下mayavi的colormap，如下圖：

下面列舉常用的三維繪圖函數和簡單例子。

一、barchart

* barchart(s, ...)
* barchart(x, y, s, ...)
* barchart(x, y, f, ...)
* barchart(x, y, z, s, ...)
* barchart(x, y, z, f, ...)

如果只傳遞一個參數，可以是一維（1-D），二維（2-D）或3維（3-D）的給定向量長度的數組；

如果傳遞三個參數（x,y,s）或(x,y,f),x,y是對應于數組s的二維（2-D）坐標，也可以是可調用的函數f，該函數返回數組；

四個參數的時候(x,y,z)表示三維坐標

  s = np.random.rand(3,3)  mlab.barchart(s)  mlab.vectorbar()  mlab.show()

 x,y = np.mgrid[-5:5:20j,-5:5:20j]  s = peaks(x,y)   #peaks函數前面已經定義  mlab.barchart(x,y,s)  mlab.vectorbar()  mlab.show()

二、contour3d

* contour3d(scalars, ...)
* contour3d(x, y, z, scalars, ...)
* contour3d(x, y, z, f, ...)

scalars是三維數組（3-D）,x,y,z用numpy.mgrid生成，是三維數組

  x, y, z = ogrid[-5:5:64j, -5:5:64j, -5:5:64j]  scalars = x * x * 0.5 + y * y + z * z * 2.0  mlab.contour3d(scalars, contours=6, transparent=True)  mlab.colorbar()  mlab.show()

三、contour_surf

* contour_surf(s, ...)
* contour_surf(x, y, s, ...)
* contour_surf(x, y, f, ...)

s是二維數組,f是可調用的函數，例如peaks函數

x and y can be 1D or 2D arrays (such as returned by numpy.ogrid or numpy.mgrid)