帶顏色條的 Matplotlib 3D 散點圖

Question

從借款例如在Matplotlib文檔頁面上，並稍微修改代碼，

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

def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zl, zh)
    cs = randrange(n, 0, 100)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

將為每個點提供具有不同顏色的 3D 散點圖（本例中為隨機顏色）。 向圖中添加plt.colorbar()的正確方法是什么，因為在plt.colorbar()或ax.colorbar()中添加似乎不起作用。

Answer 1

這會產生一個顏色條（雖然可能不是你需要的）：

替換這一行：

ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)

和

p = ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)

然后使用

fig.colorbar(p)

接近尾聲

Answer 2

使用上述答案並沒有解決我的問題。 顏色條顏色圖未鏈接到軸（還要注意不正確的顏色條限制）：

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

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

data = np.random.rand(3, 100)
x, y, z = data  # for show
c = np.arange(len(x)) / len(x)  # create some colours

p = ax.scatter(x, y, z, c=plt.cm.magma(0.5*c))
ax.set_xlabel('$\psi_1$')
ax.set_ylabel('$\Phi$')
ax.set_zlabel('$\psi_2$')

ax.set_box_aspect([np.ptp(i) for i in data])  # equal aspect ratio

fig.colorbar(p, ax=ax)

解決方案（參見此處）是在ax.scatter使用cmap ：

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

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

data = np.random.rand(3, 100)
x, y, z = data  # for show
c = np.arange(len(x)) / len(x)  # create some colours

p = ax.scatter(x, y, z, c=0.5*c, cmap=plt.cm.magma)
ax.set_xlabel('$\psi_1$')
ax.set_ylabel('$\Phi$')
ax.set_zlabel('$\psi_2$')

ax.set_box_aspect([np.ptp(i) for i in data])  # equal aspect ratio

fig.colorbar(p, ax=ax)