python三维图如何标注曲面_(python)使用colormap作为第4维，x，y，z函数绘制3d曲面

我正在尝试绘制3d曲面，其中三个维度中的每个维度都在单独的值数组中，并且每个坐标处的曲面着色是x，y，z的函数。一种numpy.pcolormesh，但是是4D而不是3D的。

3D图由下式给出：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

from matplotlib import cm

fig = plt.figure()

ax = fig.gca(projection='3d')

x = np.logspace(-1.,np.log10(5),50)

y = np.linspace(6,9,50)

z = np.linspace(-1,1,50)

colors = LikeBeta(y,range(50),range(50))

ax.plot_trisurf(x,y,z,cmap=colors,linewidth=0.2)

哪里

def LikeBeta(rho0,r0,beta):

M0 = 10**rho0*r0_array[r0]**3

I = cst*M0*sigma_los_beta[beta,:,r0]

S = dv**2+I

res = (np.log(S) + (v-u)**2/S).sum()

return res/2.

cmap=colors可能是错误的，但是问题出在其他地方。我收到以下错误：

----> 8 colors = LikeBeta(y,range(50),range(50))

----> 4 I = cst*M0*sigma_los_beta[beta,:,r0]

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (50,) (50,353)

实际上，sigma_los_beta是我单独求值的数组，形状为(50,353,50)，而那些353是我必须拥有的数据。

如何将该函数转换为与plot_trisurf的其他条目兼容的形式？

抱歉，但是我无法提供最少的工作代码，因为dv，v和u是数据。

非常感谢您的帮助。干杯

参考方案

This答案解决了4d表面绘图问题。它使用matplotlib的plot_surface函数而不是plot_trisurf。

基本上，您希望将x，y和z变量重塑为相同尺寸的2d数组。要将第四个尺寸添加为颜色图，必须提供另一个与尺寸轴变量尺寸相同的二维数组。

以下是3d图的示例代码，其色图与x值相对应。 facecolors参数用于根据您的喜好更改颜色图。请注意，它的值是从to_rgba()类中的matplotlib.cm.ScalarMappable函数获取的。

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import numpy as np

# domains

x = np.logspace(-1.,np.log10(5),50) # [0.1, 5]

y = np.linspace(6,9,50) # [6, 9]

z = np.linspace(-1,1,50) # [-1, 1]

# convert to 2d matrices

Z = np.outer(z.T, z) # 50x50

X, Y = np.meshgrid(x, y) # 50x50

# fourth dimention - colormap

# create colormap according to x-value (can use any 50x50 array)

color_dimension = X # change to desired fourth dimension

minn, maxx = color_dimension.min(), color_dimension.max()

norm = matplotlib.colors.Normalize(minn, maxx)

m = plt.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap='jet')

m.set_array([])

fcolors = m.to_rgba(color_dimension)

# plot

fig = plt.figure()

ax = fig.gca(projection='3d')

ax.plot_surface(X,Y,Z, rstride=1, cstride=1, facecolors=fcolors, vmin=minn, vmax=maxx, shade=False)

ax.set_xlabel('x')

ax.set_ylabel('y')

ax.set_zlabel('z')

fig.canvas.show()

我引用的答案（和其他答案）提到您应该标准化第四维数据。似乎可以像我在代码示例中所做的那样，通过显式设置颜色图的限制来避免这种情况。

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