有没有一种方法可以在matplotlib中标记多个3D表面？

Question

我试图解决一个具有线性约束的非线性数学优化问题。为此，我想在三维空间中可视化这些约束条件以查看出现了什么情况，以及为什么对于某些约束条件参数，我可以得到可行的解而对其他约束条件则不行。

为了实现这一目标，我想使用 Python 中的 matplotlib 生成三维表面（由于所有的约束都是线性的，所以表面是平面）。

然而，如果没有图示标签很难识别哪个表面属于哪个约束条件。这让我想寻找一种在图中添加带颜色图例的方法。

我知道在2D图形中已经有一种方法可以做到这一点，在ax.plot() 或 ax.scatter() 方法中可以直接添加标签。但是尝试相同的方法并不能实现在 ax.plot_surface(X, Y, Z, label = 'mylabel') 中添加标签。

以下是完整的脚本：

from mpl_toolkits import mplot3d
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

plt.rcParams['legend.fontsize'] = 10


# First constraint
g2 = np.linspace(-5,5,2)
g3 = np.linspace(-5,5,2)
G2,G3 = np.meshgrid(g2,g3)
G4_1 = -1.18301270189222 - 0.5*G2 + 0.5*G3
ax = fig.gca(projection='3d')
c1 = ax.plot_surface(G2, G3, G4_1, label = "c1")

# Second
G3, G4 = np.meshgrid(g2, g3)
G2 = G3
c2 = ax.plot_surface(G2, G3, G4, label = "c2")

# Third
G2,G3 = np.meshgrid(g2,g3)
G4 = (0.408248290463863*G2 + 0.408248290463863*G3 -0.707106781186548)/1.63299316185545
c3 = ax.plot_surface(G2, G3, G4, label = "c3")

# And forth
G4 = (1.04903810567666 - (0.288675134594813*G2 + 0.288675134594813*G3))/0.577350269189626
c4 = ax.plot_surface(G2, G3, G4, label="c4")



ax.legend() # -> error : 'AttributeError: 'Poly3DCollection' object has no attribute '_edgecolors2d''


# labeling the figure
fig.suptitle("Constraints")
#plt.xlabel('g2', fontsize=14)
#plt.ylabel('g3', fontsize=14)
ax.set_xlabel(r'$g_2$', fontsize=15, rotation=60)
ax.set_ylabel('$g_3$', fontsize=15, rotation=60)
ax.set_zlabel('$g_4$', fontsize=15, rotation=60)
plt.savefig('Constraints.jpg')
plt.show()

于是结果如下图所示。

正如您所看到的，没有办法确定哪个曲面属于哪个约束条件，我想要实现的是一个类似这里的图例。

我阅读了这个问题的答案，但它在此处无效，因为我有多个曲面。尝试后，它仅显示一个标签，而不是四个标签。

所以我的问题是，是否有一种方法可以向我的 ax.plot_surface 添加图例或任何其他合适的 hack？

- IliassA

Answer 1

这是对@Gio的答案的更新。从matplotlib 3.3.3开始，_facecolors3d和_edgecolors3d不再存在。因此，应该做如下修改：

c1._facecolors2d = c1._facecolors3d
c1._edgecolors2d = c1._edgecolors3d

若要避免类似的AttributeError错误，请尝试以下方法：

c1._facecolors2d = c1._facecolor3d
c1._edgecolors2d = c1._edgecolor3d

由于声望低，我不得不将这个回答变成一个答案而不是评论。

- P_0

Answer 2

问题已经找到解决方案了。

错误出在这里：ax.legend() # -> error : 'AttributeError: 'Poly3DCollection' object has no attribute '_edgecolors2d''。我认为这是一个bug。

如果你探索任何一个表面对象（比如说c1），你会发现它们都有一个'_edgecolors3d'的属性，这应该是创建图例时应该被调用的。

所以我们只需要创建一个名为'_edgecolors2d'的新属性，并将其内容与'_edgecolors3d'相同。

一旦'_edgecolors2d'问题得到解决，你将遇到一个新问题，即'_facecolors2d'。我们重复同样的过程，就完成了。

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

plt.rcParams['legend.fontsize'] = 10


# First constraint
g2 = np.linspace(-5,5,2)
g3 = np.linspace(-5,5,2)
G2,G3 = np.meshgrid(g2,g3)
G4_1 = -1.18301270189222 - 0.5*G2 + 0.5*G3
ax = fig.gca(projection='3d')
c1 = ax.plot_surface(G2, G3, G4_1, label = "c1")
c1._facecolors2d=c1._facecolors3d
c1._edgecolors2d=c1._edgecolors3d

# Second
G3, G4 = np.meshgrid(g2, g3)
G2 = G3
c2 = ax.plot_surface(G2, G3, G4, label = "c2")
c2._facecolors2d=c2._facecolors3d
c2._edgecolors2d=c2._edgecolors3d

# Third
G2,G3 = np.meshgrid(g2,g3)
G4 = (0.408248290463863*G2 + 0.408248290463863*G3 -0.707106781186548)/1.63299316185545
c3 = ax.plot_surface(G2, G3, G4, label = "c3")
c3._facecolors2d=c3._facecolors3d
c3._edgecolors2d=c3._edgecolors3d

# And forth
G4 = (1.04903810567666 - (0.288675134594813*G2 + 0.288675134594813*G3))/0.577350269189626
c4 = ax.plot_surface(G2, G3, G4, label="c4")

c4._facecolors2d=c4._facecolors3d
c4._edgecolors2d=c4._edgecolors3d

ax.legend() # -> error : 'AttributeError: 'Poly3DCollection' object has no attribute '_edgecolors2d''


# labeling the figure
fig.suptitle("Constraints")
#plt.xlabel('g2', fontsize=14)
#plt.ylabel('g3', fontsize=14)
ax.set_xlabel(r'$g_2$', fontsize=15, rotation=60)
ax.set_ylabel('$g_3$', fontsize=15, rotation=60)
ax.set_zlabel('$g_4$', fontsize=15, rotation=60)
plt.savefig('Constraints.jpg')
plt.show()

- CAPSLOCK

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这个问题一定是被遗忘了。这里是问题链接。 - ImportanceOfBeingErnest