python中3D曲面图的颜色

Question

我正在使用以下行来绘制 3D 表面：

surf = ax3.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.5, linewidth=0, cmap=cm.jet,antialiased=True)

现在颜色很漂亮，虽然外观有点鳞片，但很好。
但我想更改另一个数据的表面颜色，存储在list中：

m = [104.48, 111.73,109.93,139.95,95.05,150.49,136.96,157.75]

我正在尝试：

norm = cls.Normalize() # Norm to map the 'm' values to [0,1]
norm.autoscale(m)
cmap = cm.ScalarMappable(norm, 'jet')
surf = ax3.plot_surface(X, Y, Z, rstride=5, cstride=5, alpha=0.5, linewidth=0, color=cmap.to_rgba(m), antialiased=True)

但这会引发错误，因为cmap.to_rgba仅接受一维数组。 关于如何更改表面colormap的任何建议将不胜感激。

Answer 1

好吧，它看起来很糟糕，但我认为你可以适应它：

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

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
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)
my_col = cm.jet(np.random.rand(Z.shape[0],Z.shape[1]))

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, facecolors = my_col,
        linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)

我不会使用 jet 而是使用一些线性颜色图，例如cubehelix 。 您可以使用错误的颜色图轻松欺骗眼睛（该主题的众多帖子之一）

Answer 2

要获得正确的颜色，请使用 Z 值从颜色图中选取值：

my_col = cm.jet(Z/np.amax(Z))

结果：

否则使用与@Moritz 相同的代码。

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
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)
my_col = cm.jet(Z/np.amax(Z))

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, facecolors = my_col,
        linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)

plt.show()

Answer 3

我使用 PANDAS 用 python 中的一些行来做到这一点，情节很漂亮！

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
import pandas as pd
from sys import argv

file = argv[1]

x,y,z = np.loadtxt(file, unpack=True)
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y, 'z': z})

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
surf = ax.plot_trisurf(df.x, df.y, df.z, cmap=cm.jet, linewidth=0.1)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.savefig('teste.pdf')
plt.show()

坍缩波动方程

再漂亮一点！ 就我而言，我使用颜色图 JET Colormaps Matplotlib ，但还有其他类型的颜色和定性图。 看看之前的链接。