Plot 3D 分散 plot 来自 3D 阵列

Question

我目前正在尝试 plot 一个 3D 分散 plot 使用 Z76AA96369ABBBA52E621BFA8ZDA3 阵列。 我在网上找到的关于绘制 3D 散点图 plot 看起来像ax.scatter3D(x, y, z)其中x , y , z都是一维数组。 但是，就我而言，我使用 numpy 的histogramdd生成了一个形状数组(3, 3, 3) 。

In [61]: h, edges = histogramdd(array([[1,2,4],[4,2,8],[3,2,1],[2,1,2],[2,1,3],[2,1,1],[2,1,4]]),bins=3)
In [64]: h
Out[64]:
array([[[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.]],

       [[ 3.,  1.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  0.,  1.]]])

My question is, how can I unpack this (3, 3, 3) into 1-dimensional arrays that correspond to the axes so that I can plot 3d scatter plot?

Answer 1

我会说你需要 4 个维度来 plot 你创建的直方图。 一个想法可能是使用 3D 散布 plot 更改标记的大小以编码有关每个 3D 箱中包含的数据点数量的信息。

这就是我要做的。

1. 生成 3D 直方图

import numpy as np

a = np.array([[1,2,4],[4,2,8],[3,2,1],[2,1,2],[2,1,3],[2,1,1],[2,1,4]])
h, edges = np.histogramdd(a, bins=3)

2. 创建您的 bin position 的 3D 坐标

ex, ey, ez = edges
x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(ex[0], ex[-1], 3),
                      np.linspace(ey[0], ey[-1], 3),
                      np.linspace(ez[0], ez[-1], 3))

3. 使用 3D 分散到 plot 您的 bin 并更改标记的大小以编码每个绘制的 bin 中包含的点数：

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

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

ax.scatter(x.flatten(), y.flatten(), z.flatten(), s=h.flatten()*50)

这是 plot 结果：