Matplotlib 3D 绘图使用颜色映射表

Question

我试图使用ax.scatter绘制一个三维散点图。我已经从fits文件中读取了数据，并将三列数据存储到x、y、z中。我确保了x、y、z数据的大小相同，并将z归一化在0和1之间。

import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib import pylab,mlab,pyplot,cm
plt = pyplot
import pyfits as pf
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import fitsio

data = fitsio.read("xxx.fits")

x=data["x"]
y=data["y"]
z=data["z"]
z = (z-np.nanmin(z)) /(np.nanmax(z) - np.nanmin(z))

Cen3D = plt.figure()
ax = Cen3D.add_subplot(111, projection='3d')

cmap=cm.ScalarMappable(norm=z, cmap=plt.get_cmap('hot'))
ax.scatter(x,y,z,zdir=u'z',cmap=cmap)

ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
plt.show()

我想要实现的是使用颜色来表示z的大小。比如，z值越高，颜色越深。但是我画出的图中没有显示我想要的颜色映射，它们都是默认的蓝色。我做错了什么？谢谢。

- frankgut

Answer 1

您可以在scatter命令中使用c关键字，告诉它如何为点着色。

您不需要设置zdir，因为这只是用于绘制2D图形时的设置

正如@Lenford所指出的那样，您也可以在此情况下使用cmap='hot'，因为您已经对数据进行了归一化处理。

我已经修改了您的示例以使用一些随机数据而不是您的拟合文件。

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

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)

z = (z-np.nanmin(z)) /(np.nanmax(z) - np.nanmin(z))

Cen3D = plt.figure()
ax = Cen3D.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(x,y,z,cmap='hot',c=z)

ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
plt.show()

- tmdavison

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@frankgut 由于这个答案对您有帮助，请接受答案，以便问题被标记为已解决。 - J Richard Snape

请注意 - 如果您希望更高的值按Q的要求具有更深的颜色，请使用c=-z。 - J Richard Snape

@tom，你能否请就这个问题发表一下评论：https://dev59.com/VlwY5IYBdhLWcg3wno4r#32422750 - diffracteD

Answer 2

根据 pyplot.scatter 文档，指定要绘制的点必须是浮点数数组才能应用 cmap，否则将继续应用默认颜色（在本例中为 jet）。

另外，简单地声明将适用于此代码，因为颜色映射热图是 matplotlib 中注册的颜色映射。

- Lenford