3D通過分類（x，y）坐標散布顏色？

Question

我試圖使散點具有相同的顏色（如果它們具有相同的（x，y）值但具有不同的Z值）。

到目前為止，我設法使用了一個x或y變量，但是我無法以某種方式將它們“壓縮”在一起。

df["X"]=pd.Categorical(df["X"])
df["Y"]=pd.Categorical(df["Y"])
df["X"].cat.codes
df["Y"].cat.codes
bx.scatter(xs,ys,zs, zdir=zs, c=df["X"].cat.codes,cmap="Set1", alpha=1)

我試圖單獨壓縮它們，我試圖用它們制作一個陣列...如果我嘗試

df["cat"]=pd.Categorical(zip(df["X"],df["Y"]))
df["cat"].cat.codes

我得到的只是一個類別代碼，所以一切都一樣。

有任何想法嗎？

圖片說明

起初我以為日期應該是類別，但這沒有意義，因為每一天（因為Zaxes采用日期時間格式）都會有不同的顏色。 相反，每個可能的（x，y）對，即。 （1，-1），（2,1）等本身應該是一個類別（是否使用正確的詞？），因此每一對都應具有自己的顏色，例如（1，-1）是黑色的，（ 2,1）是紅色，與Z坐標無關 。

Answer 1

實際上，該解決方案非常簡單，只花了一些時間

原始DF具有X，Y，Date列。

xs=df.X
ys=df.Y
zs=np.array(df_dates2num)
N=len(df)

val_x=df["X"].tolist()
val_y=df["Y"].tolist()

df["pairs"]=pd.Series(list(zip(val_x,val_y)), index=df.index) #make(x,y) pairs

df["pairs"]=df["pairs"].astype("category") 
df["pairs"]=df.pairs.cat.codes

bx.scatter(xs,ys,zs, zdir=zs, c=df["pairs"], alpha=1, s=50) #scatter dots

而且它確實有效，唯一缺少的是使用更離散的調色板。