Python 中的 4D 向量可视化

Question

过去曾在此站点上提出过类似问题 - 例如 Representing 4D data in mplot 3D using colormaps or How to make a 4d plot using Python with matplotlib - 但据我所知，none 回答了我的具体问题。

我有以下数据可供使用：

x1 = numpy.logspace(-100, 20, num=13, base=2) 
x2 = numpy.logspace(-100, 20, num=13, base=2)
x3 = numpy.logspace(-5, 5, num=11, base=10)

y = [...]

这样就得到了 2 个包含 13 个元素的向量和一个包含 11 个元素的向量。那么 y 是一个 13*13*11 的变量：即对于 x1、x2 和 x3 中元素的每个组合 I在y中有对应的值。

我想知道 Python 中是否有任何优雅的方式来可视化这些数据；我曾想过将 3D 图与颜色映射结合起来，就像我发布的链接中那样，但是在这些帖子中给出的示例中，第 3 个变量 - x3 - 是其他 2 个的函数，而在我的例子中它y 是 x1、x2 和 x3 的函数。

是否有任何 way/trick 可以在单个图表或尽可能少的图表中实现此目标？

Edit：一个想法可能是绘制例如 11 个颜色图，其中每个颜色图对应一个值 x3.一个虚拟的例子：

如何实现？

Answer 1

粗略地说，您可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1 = np.logspace(-100, 20, num=13, base=2) 
x2 = np.logspace(-100, 20, num=13, base=2)
x3 = np.logspace(-5, 5, num=11, base=10)
y = np.random.rand(len(x3), len(x2), len(x1))

fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3)
fig.subplots_adjust(right=0.8, wspace=0.25, hspace=0.05)
for i, ax in enumerate(axes.flatten()):
    if i < len(x3):
        ax.set_xticks([0,6,12] )
        ax.set_yticks([0,6,12] )
        ax.set_yticklabels([]); ax.set_xticklabels([])
        im = ax.imshow(y[i, :,:], vmin=0, vmax=1, aspect="equal")
        if i % 4 == 0:
            ax.set_yticklabels([r"^{-100}$",r"^{-40}$",r"^{20}$"])
        if i >=8:
            ax.set_xticklabels([r"^{-100}$",r"^{-40}$",r"^{20}$"])       
    else:
        ax.axis("off")

nax = fig.add_subplot(111, frame_on=False)
nax.set_xticks([])
nax.set_yticks([])
nax.set_xlabel('xlabel', labelpad=20)
nax.set_ylabel('ylabel', labelpad=40)

cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.02, 0.7])
fig.colorbar(im, cax=cbar_ax)

plt.show()

Python 中的 4D 向量可视化

Visualization of 4D vectors in Python

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matplotlib

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4d