3D-контур с 3 переменными и 1 переменной в качестве цвета
У меня есть три переменные для моего графика, и я раскрашиваю четвертой переменной. Я сделал точечную диаграмму с помощью следующего кода, но мне нужен контурный график. Мой код:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=np.linspace(4.0,14.0,3)
b=np.linspace(0.5,2.5,3)
c=np.linspace(0.0,1.0,3)
d=np.random.rand(len(a),len(b),len(c)) #colour by this variable
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
z,y,x=np.meshgrid(c,a,b)
img = ax.scatter(x, y, z, c=d, cmap='RdGy')
fig.colorbar(img, pad=0.2).set_label('colour')
ax.set_xlabel('c')
ax.set_ylabel('a')
ax.set_zlabel('b')
Я хочу заполненный контур вместо точечной диаграммы. Я знаю, что у mayavi.mlab есть эта функция, но по какой-то причине я не могу импортировать mlab. Есть ли альтернатива или лучший способ представления этих данных?
@Bill Я думаю, они использовали только две переменные и раскрасили их третьей?
Ах хорошо. Ну, на самом деле не существует хороших способов визуализации 4-мерных данных. Большинство людей не стали бы пытаться, возможно, поэтому вам это кажется трудным. Но я предлагаю начать с поверхностного графика, а затем посмотреть, сможете ли вы изменить цвета на свою 4-ю переменную.
Глядя на ваши точки данных сейчас, я не понимаю, как вы можете создать поверхность. Ваши данные заполняют все пространство в первых трех измерениях (как куб). Как вы предполагаете делать контуры на этом?
@Bill Да, это хороший момент ... может быть, я могу попытаться спроецировать измерения или что-то в этом роде.
Технически ваш заголовок должен быть «одна переменная в 3 измерениях».
Ответы 1
Вот как я бы представил эти трехмерные данные. Каждый график представляет собой поперечное сечение куба. Это интуитивно понятно.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(4.0, 14.0, 3)
y = np.linspace(0.5, 2.5, 3)
z = np.linspace(0.0, 1.0, 3)
data = np.random.rand(len(x), len(y), len(z))
fig, axes = plt.subplots(len(z), 1, figsize=(3.5, 9),
sharex=True,sharey=True)
for i, (ax, d) in enumerate(zip(axes, data.swapaxes(0, 2))):
ax.contour(x, y, d)
ax.set_ylabel('y')
ax.grid()
ax.set_title(f"z = {z[i]}")
axes[-1].set_xlabel('x')
plt.tight_layout()
plt.show()
Мой совет: 3D-графики редко используются для серьезной визуализации данных. Хотя они выглядят круто, практически невозможно прочитать какие-либо точки данных с какой-либо точностью.
То же самое касается цветов. Я рекомендую маркировка контуров вместо использования карты цветов.
Вы всегда можете использовать заполненный контурный участок для добавления цветов.
Благодарю вас! Идея этого имеет смысл - хотя я все еще пытаюсь сориентироваться в этом фрагменте кода - что такое «d» и каковы оси x и y?
Я просто переименовал ваши оси a, b, c в x, y, z, что является соглашением. d — данные для одного поперечного сечения. Единственная причина, по которой я использовал swapaxes(0, 2), заключается в том, что я хотел выполнить итерацию по оси Z, а не по оси X.
А, понятно, почему x и y колеблются от 0,0 до 2,0? Вот что я изо всех сил пытаюсь понять
Ах. Это ошибка. Мне нужно это исправить.
Попробуйте использовать contourf. Это выглядит мило.
То, что вы ищете, это поверхностный участок. Вы смотрели на этот вопрос: Поверхность и трехмерный контур в matplotlib?