numpy 将三维值数组绘制为网格上的彩色点

wribegjk  于 2023-10-19  发布在  其他
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我有一个(X,Y,Z)numpy数组,它描述了一个盒子里的每个点。我想做这个数据的3D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,我已经沿着沿着尝试了一些东西:

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()

这可以正确地在每个索引处绘制一个点,但不会根据值更改颜色。我见过一些使用ravel/reshaping数据到1D数组中的方法,但由于这种方法一次只绘制一个点,因此会引发错误。
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,那么这也将是有帮助的)

p4tfgftt

p4tfgftt1#

试试像这样的东西

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()

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