[英]matplotlib plot_surface 3D plot with non-linear color map
我的代码是:
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
# Generate data example
X,Y = np.meshgrid(np.arange(-99,-90), np.arange(-200,250,50))
Z = np.zeros_like(X)
Z[:,0] = 100.
Z[4][7] = 10
# Normalize to [0,1]
Z = (Z-Z.min())/(Z.max()-Z.min())
colors = cm.viridis(Z)
rcount, ccount, _ = colors.shape
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rcount=rcount, ccount=ccount,
facecolors=colors, shade=False)
surf.set_facecolor((0,0,0,0))
plt.show()
我想以不同的颜色为XY平面上的不规则颜色着色。 我希望能够突出XY平面上的凸起。 我怎么做?
问题是网格不是很密集。 凹凸由单个像素组成。 因此网格中有4个单元格,其中3个单元格的左下角为0,因此根据其值不会接收到不同的颜色。 只有实际上是凹凸的一个像素才会变色。
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
X,Y = np.meshgrid(np.arange(-99,-90), np.arange(-200,250,50))
Z = np.zeros_like(X)
Z[:,0] = 100.
Z[4][7] = 10
norm = plt.Normalize(Z.min(),Z.min()+10 )
colors = cm.viridis(norm(Z))
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, facecolors=colors, shade=False)
surf.set_facecolor((0,0,0,0))
plt.show()
现在,您可以扩展绘图的颜色部分,例如使用scipy.ndimage.grey_dilation
,这样所有相邻的像素也会变为黄色。
from scipy import ndimage
C = ndimage.grey_dilation(Z, size=(2,2), structure=np.ones((2, 2)))
norm = plt.Normalize(Z.min(),Z.min()+10 )
colors = cm.viridis(norm(C))
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