具有颜色梯度的三维散点图

Question

如何创建具有点颜色渐变的3D绘图？请参见下面的示例，该示例适用于二维散点图。

编辑（感谢Chris）：我希望从3D图中看到的是点的颜色梯度，从红色到绿色，就像2D散点图中一样。我在三维散点图中看到的只是红点。

解决方案：由于某些原因（与我在其他地方复制的渐变示例有关），我将xrange设置为len-1，这会混淆3D图中的所有内容。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# Create Map
cm = plt.get_cmap("RdYlGn")
x = np.random.rand(30)
y = np.random.rand(30)
z = np.random.rand(30)
#col = [cm(float(i)/(29)) for i in xrange(29)] # BAD!!!
col = [cm(float(i)/(30)) for i in xrange(30)]
# 2D Plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x, y, s=10, c=col, marker='o')  
# 3D Plot
fig = plt.figure()
ax3D = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax3D.scatter(x, y, z, s=10, c=col, marker='o')  
plt.show()

Answer 1

下面是一个具有渐变色的三维散射示例：

import matplotlib.cm as cmx
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
def scatter3d(x,y,z, cs, colorsMap='jet'):
    cm = plt.get_cmap(colorsMap)
    cNorm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(cs), vmax=max(cs))
    scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=cm)
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    ax.scatter(x, y, z, c=scalarMap.to_rgba(cs))
    scalarMap.set_array(cs)
    fig.colorbar(scalarMap)
    plt.show()

当然，您可以选择不同值之间的比例，如0和1。

Answer 2

以下工作：我不明白为什么你的没有。您应该能够将颜色设置为RGBA浮点序列，或者仅设置为浮点序列。

# Create Map
cm = plt.get_cmap("RdYlGn")
x = np.random.rand(30)
y = np.random.rand(30)
z = np.random.rand(30)
col = np.arange(30)
# 2D Plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x, y, s=10, c=col, marker='o')  
# 3D Plot
fig = plt.figure()
ax3D = fig.add_subplot(111, projection='3d')
p3d = ax3D.scatter(x, y, z, s=30, c=col, marker='o')                                                                                
plt.show()

然而，在散射的帮助下，我看到了以下，它可能是相关的。

    A :class:`matplotlib.colors.Colormap` instance or registered
    name. If *None*, defaults to rc ``image.cmap``. *cmap* is
    only used if *c* is an array of floats.