3D 网格颜色编码

Question

所以我获得了一个具有结构的 4 列数据框：X、Y、Z、C，其中每一列都包含真实值，来自非常不同的非标准化范围。我需要按以下方式绘制数据：

前3列，即'X'、'Y'和'Z'应该是我的x、y、z轴来创建一个标准化的网格（立方体）。第四列“C”必须用于为绘图着色。

有人可以提供有关如何完成此操作的线索吗？希望我的描述是可以理解的。

Answer 1

你可以试试这个:(ref)

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


def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin

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

n = 100

# For each set of style and range settings, plot n random points in the box
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5), 
                         ('g', ',', -10, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

输出：

编辑：按要求添加新代码块：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import numpy as np


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

# Make data.
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

# Plot the surface.
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)

# Customize the z axis.
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))

# Add a color bar which maps values to colors.
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

plt.show()

输出：

3D 网格颜色编码

3D Grid Color coded

python

matplotlib

plot

mplot3d