如何使用Python和matplotlib制作4d绘图

2024-06-14 21:31:31 发布

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我正在寻找一种使用Python和matplotlib创建四维绘图(曲面加色标)的方法。我能够使用前三个变量生成曲面,但是我没有成功地为第四个变量添加颜色比例。下面是我的数据的一小部分。任何帮助都将不胜感激。谢谢

数据子集

var1    var2    var3    var4
10.39   73.32   2.02    28.26
11.13   68.71   1.86    27.83
12.71   74.27   1.89    28.26
11.46   91.06   1.63    28.26
11.72   85.38   1.51    28.26
13.39   78.68   1.89    28.26
13.02   68.02   2.01    28.26
12.08   64.37   2.18    28.26
11.58   60.71   2.28    28.26
8.94    65.67   1.92    27.04
11.61   59.57   2.32    27.52
19.06   74.49   1.69    63.35
17.52   73.62   1.73    63.51
19.52   71.52   1.79    63.51
18.76   67.55   1.86    63.51
19.84   53.34   2.3     63.51
20.19   59.82   1.97    63.51
17.43   57.89   2.05    63.38
17.9    59.95   1.89    63.51
18.97   57.84   2       63.51
19.22   57.74   2.05    63.51
17.55   55.66   1.99    63.51
19.22   101.31  6.76    94.29
19.41   99.47   6.07    94.15
18.99   94.01   7.32    94.08
19.88   103.57  6.98    94.58
19.08   95.38   5.66    94.14
20.36   100.43  6.13    94.47
20.13   98.78   7.37    94.47
20.36   89.36   8.79    94.71
20.96   84.48   8.33    94.01
21.02   83.97   6.78    94.72
19.6    95.64   6.56    94.57

Tags: 数据方法绘图matplotlib颜色子集比例曲面
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-06-14 21:31:31

要创建所需的绘图,我们需要使用matplotlib的plot_surface来绘制Z(X,Y)曲面,然后使用关键字参数facecolors为每个面片传递新颜色

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

# create some fake data
x = y = np.arange(-4.0, 4.0, 0.02)
# here are the x,y and respective z values
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sinc(np.sqrt(X*X+Y*Y))
# this is the value to use for the color
V = np.sin(Y)

# create the figure, add a 3d axis, set the viewing angle
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.view_init(45,60)

# here we create the surface plot, but pass V through a colormap
# to create a different color for each patch
ax.plot_surface(X, Y, Z, facecolors=cm.Oranges(V))

enter image description here

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