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matplotlib之Pyplot模塊繪制三維散點圖使用顏色表示數(shù)值大小

 更新時間：2022年08月10日 11:27:59   作者：劉好念  
在撰寫論文時常常會用到matplotlib來繪制三維散點圖,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于matplotlib之Pyplot模塊繪制三維散點圖使用顏色表示數(shù)值大小的相關(guān)資料,文中通過圖文介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下

一、摘要

在進行數(shù)據(jù)可視化時，對于一元函數(shù)f(x)=y數(shù)據(jù)我們可以使用二維平面圖顯示，x軸表示自變量，y軸表示函數(shù)值；對于二元函數(shù)f(x,y)=z數(shù)據(jù)我們也可以使用三維圖可視化，x和y軸表示自變量，z軸表示函數(shù)值。由于顯示設(shè)備的局限性，對于三元函數(shù)f(x,y,z)=v數(shù)據(jù)無法通過增加坐標軸的方式可視化，一個可行的方法是使用x、y和z軸表示自變量，使用數(shù)據(jù)點的顏色表示函數(shù)值。

如下圖所示：

本文實現(xiàn)了如上圖所示的三維散點圖，顏色表示數(shù)值大小，并增加了可以自定義范圍的側(cè)邊colorbar。

文章第二部分為實現(xiàn)代碼及部分注釋，第三部分為對部分代碼的詳細解釋，第四部分為參考的文章鏈接。

二、代碼

import matplotlib.colors 
import matplotlib.ticker
import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 1.0 初始化數(shù)據(jù)
# f(x,y,z) = v
# 其中x,y,z為隨機數(shù)，v=x*y*z
x = [random.randint(0,100) for i in range(0,100)]
y = [random.randint(0,100) for i in range(0,100)]
z = [random.randint(0,100) for i in range(0,100)]
v = [x[i]*y[i]*z[i] for i in range(0,100)]
# 1.1 根據(jù)各個點的值(v[])，設(shè)置點的顏色值，每個點的顏色使用一個rgb三維的元組表示，例如，若想讓點顯示為紅色，則顏色值為(1.0,0,0)
# 設(shè)置各個點的顏色
# 每個點的顏色值按照colormap("seismic",100)進行設(shè)計，其中colormap類型為"seismic"，共分為100個級別(level)
min_v = min(v)
max_v = max(v)
color = [plt.get_cmap("seismic", 100)(int(float(i-min_v)/(max_v-min_v)*100)) for i in v]

# 2.0 顯示三維散點圖
# 新建一個figure()
fig = plt.figure()
# 在figure()中增加一個subplot，并且返回axes
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
# 設(shè)置colormap，與上面提到的類似，使用"seismic"類型的colormap，共100個級別
plt.set_cmap(plt.get_cmap("seismic", 100))
# 繪制三維散點，各個點顏色使用color列表中的值，形狀為"."
im = ax.scatter(x, y, z, s=100,c=color,marker='.')
# 2.1 增加側(cè)邊colorbar
# 設(shè)置側(cè)邊colorbar，colorbar上顯示的值使用lambda方程設(shè)置
fig.colorbar(im, format=matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x,pos:int(x*(max_v-min_v)+min_v)))
# 2.2 增加坐標軸標簽
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
# 2.3顯示
plt.show()

運行結(jié)果如下：

三、部分代碼解釋

1. colormap（顏色）映射設(shè)置。

如上圖所示，為了通過顏色表示各個點的值需要設(shè)定一個合理的值-點顏色映射關(guān)系。本文代碼中使用"seismic"colormap，同時設(shè)置colormap分為100個level。對應(yīng)代碼為：

color = [plt.get_cmap("seismic", 100)(int(float(i-min_v)/(max_v-min_v)*100)) for i in v]

在代碼中plt.get_cmap("seismic",100)會得到一個colormap對象，然后使用plt.get_cmap("seismic",100)(x)可以得到對應(yīng)x級別的顏色代碼值。例如：

a = plt.get_cmap("seismic",100)(0)
b = plt.get_cmap("seismic",100)(100)
print("a:", a)
print("b:", b)

輸出結(jié)果為：

a: (0.0, 0.0, 0.3, 1.0)
b: (0.5, 0.0, 0.0, 1.0)

表示級別0對應(yīng)的(r,g,b,alpha)顏色值為(0.0, 0.0, 0.3, 1.0)，級別100對應(yīng)的顏色值為(0.5, 0.0, 0.0, 1.0)。

如果需要使用其他類型的colormap，可以通過設(shè)置colormap名得到不同的效果，詳細參考文章：python matplotlib自定義colorbar顏色條-以及matplotlib中的內(nèi)置色條。

2. 設(shè)置三維散點格式

通過設(shè)置plot格式：

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

再使用scatter()函數(shù)繪制三維散點圖：

im = ax.scatter(x, y, z, s=100,c=color,marker='.')

其中s=100為設(shè)置點的大小、c=color為設(shè)置點的顏色，marker='.'為設(shè)置點的形狀（此處為實心圓點）。

3. 設(shè)置側(cè)邊colorbar

根據(jù)數(shù)據(jù)的格式，我們需要設(shè)置側(cè)邊colorbar顯示的數(shù)值范圍，例如，本例中最小值為825，最大值為784179。代碼中使用lambda表達式計算顯示的值，默認顯示的值為[0,1]，因此需要使用lambda公式將顯示的值調(diào)整到[825,784179]。代碼如下：

fig.colorbar(im, format=matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x,pos:int(x*(max_v-min_v)+min_v)))

另外為了使點的顏色與colorbar顏色對應(yīng)，需要使用

plt.set_cmap(plt.get_cmap("seismic", 100))

使的clormap和colorbar具有同樣的類型。

四、參考

[1]. MATLAB scatter 畫二維/三維散點圖時 用顏色表示數(shù)值大小 colorbar

[2]. 三維散點圖加colorbar

[3]. 【python圖像處理】彩色映射

[4]. matplotlib的colorbar自定義刻度范圍

[5]. Python中l(wèi)ambda的使用

總結(jié)

到此這篇關(guān)于matplotlib之Pyplot模塊繪制三維散點圖使用顏色表示數(shù)值大小的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pyplot繪制三維散點圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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