我有一个 (X,Y,Z) numpy 数组,它描述了盒子内的每个点。我想绘制该数据的 3D 绘图,其中 [x,y,z] 处的点的颜色是数组中该点的值 到目前为止,我已经尝试过以下内容:
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
data = np.random.rand(3,4,5)
xs = np.arange(0,data.shape[0])
ys = np.arange(0,data.shape[1])
zs = np.arange(0,data.shape[2])
for x in xs:
for y in ys:
for z in zs:
ax.scatter(x, y, z, c = data[x,y,z])
plt.show()
这会在每个索引处正确绘制一个点,但不会根据值更改颜色。我见过一些使用 ravel/reshaping 数据到一维数组中的方法,但是由于该方法一次只绘制一个点,所以会引发错误。
有没有比单独绘制每个点更明智的方法?
(PS这是为了可视化电磁传播的FDTD模拟,所以如果你知道一个更好的方法,那么这也会有帮助)
尝试这样的事情
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.rand(3,4,5)
x = np.indices(data.shape)[0]
y = np.indices(data.shape)[1]
z = np.indices(data.shape)[2]
col = data.flatten()
# 3D Plot
fig = plt.figure()
ax3D = fig.add_subplot(projection='3d')
cm = plt.colormaps['brg']
p3d = ax3D.scatter(x, y, z, c=col, cmap=cm)
plt.colorbar(p3d)
plt.show()