2015-05-14 102 views
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对于一个项目,我制作了一些三维散点图,其中包含三个相应的投影。我用不同的颜色来表示第四个参数。首先,我用一种特定的颜色绘制数据,然后我overplot与其他数据以不同的颜色,从而使最终的顺序是这样的,我所看到的一切,因为我想:Matplotlib中丢失的颜色三维散点图

This is what I want!

在开始这工作得很好,但是当我尝试用稍微不同的数据做同样的事情时,颜色会变得混乱。在投影显示的颜色是正确的,但其中一些在3D图缺少这样他们就不会再匹配:当我在一个有趣的方式旋转3D图

Colors messed up :(

中,颜色恢复,我可以看到他们,因为他们被认为是:

Funny rotation

不过,我不希望在一个有趣的方式旋转的3D绘图,因为轴搞的一团糟,它的不可能像这样正确地阅读它。

我在这里发现了一个解决问题的办法: plotting 3d scatter in matplotlib。 它基本上说我应该用ax.plot(X,Y,'o')替换我的ax.scatter(X,Y)。当我这样做时,颜色以他们应该的方式显示出来,但情节更加混乱和丑陋。 基本上我只是想能够用散点图来做到这一点。

有谁知道如何解决这个问题?

这里是我的代码最小例如,对于只有两种颜色:

from mpl_toolkits.mplot3d import art3d 
import numpy as np 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import gridspec 

art3d.zalpha = lambda *args:args[0] 

numcols = 20 
percentage = 50 

def load(Td, pc): 
    T = np.load(str(pc) + 'pctTemperaturesTd=' + str(Td) + '.npy') 
    D = np.load(str(pc) + 'pctDensitiesTd=' + str(Td) + '.npy') 
    CD = np.load(str(pc) + 'pctColDensitiesTd=' + str(Td) + '.npy') 
    return T, D, CD 

def colors(ax): 
    colors = np.zeros((numcols, 4)) 
    cm = plt.get_cmap('gist_rainbow') 
    ax.set_color_cycle([cm(1.*i/numcols) for i in range(numcols)]) 
    for i in range(numcols): 
     color = cm(1.*i/numcols) 
     colors[i,:] = color 
    return colors 

# LOAD DATA 
T10, D10, CD10 = load(10, percentage) 
T200, D200, CD200 = load(200, percentage) 

# 3D PLOT 
fig = plt.figure(1) 
gs = gridspec.GridSpec(4, 4) 

ax = fig.add_subplot(gs[:-1,:-1], projection='3d') 
colours = colors(ax) 

ax.plot(T200/100., np.log10(D200), np.log10(CD200), '*', markersize=10,color=colours[10], mec = colours[10], label='Td = 200', alpha=1) 
ax.plot(T10/100., np.log10(D10), np.log10(CD10), '*', markersize=10,color=colours[0], mec = colours[0], label='Td = 10', alpha=1) 

ax.set_xlabel('\nTg/100', fontsize='x-large') 
ax.set_ylabel('\nlog(nH)', fontsize='x-large') 
ax.set_zlabel('\nlog(colDen)', fontsize='x-large') 
ax.set_xlim(0,5) 
#ax.set_zlim(0,) 
ax.set_ylim(2,6) 

# PROJECTIONS 

# Tg, nH 
ax2 = fig.add_subplot(gs[3,0]) 

ax2.scatter(T200/100., np.log10(D200), marker='*', s=10, color=colours[10], label='Td = 200', alpha=1, edgecolor=colours[10]) 
ax2.scatter(T10/100., np.log10(D10), marker='*', s=10, color=colours[0], label='Td = 10', alpha=1, edgecolor=colours[0]) 

ax2.set_xlabel('Tg/100') 
ax2.set_ylabel('log(nH)') 
ax2.set_xlim(0,6) 

# Tg, colDen 
ax3 = fig.add_subplot(gs[3,1]) 

ax3.scatter(T200/100., np.log10(CD200), marker='*', s=10, color=colours[10], label='Td = 200', alpha=1, edgecolor=colours[10]) 
ax3.scatter(T10/100., np.log10(CD10), marker='*', s=10, color=colours[0], label='Td = 10', alpha=1, edgecolor=colours[0]) 

ax3.set_xlabel('Tg/100') 
ax3.set_ylabel('log(colDen)') 
ax3.set_xlim(0,6) 

# nH, colDen 
ax4 = fig.add_subplot(gs[3,2]) 

ax4.scatter(np.log10(D200), np.log10(CD200), marker='*', s=10, color=colours[10], label='Td = 200', alpha=1, edgecolor=colours[10]) 
ax4.scatter(np.log10(D10), np.log10(CD10), marker='*', s=10, color=colours[0], label='Td = 10', alpha=1, edgecolor=colours[0]) 

ax4.set_xlabel('log(nH)') 
ax4.set_ylabel('log(colDen)') 

# LEGEND 
legend = fig.add_subplot(gs[:,3]) 

text = ['Td = 10', 'Td = 20', 'Td = 30', 'Td = 40', 'Td = 50', 'Td = 60', 'Td = 70', 'Td = 80', 'Td = 90', 'Td = 100', 'Td = 110', 'Td = 120', 'Td = 130', 'Td = 140', 'Td = 150', 'Td = 160', 'Td = 170', 'Td = 180', 'Td = 190', 'Td = 200'] 

array = np.arange(0,2,0.1) 
for i in range(len(array)): 
    legend.scatter(0, i, marker='*', s=100, c=colours[numcols-i-1], edgecolor=colours[numcols-i-1]) 
    legend.text(0.3, i-0.25, text[numcols-i-1]) 
    legend.set_xlim(-0.5, 2.5) 
    legend.set_ylim(0-1, i+1) 

legend.axes.get_xaxis().set_visible(False) 
legend.axes.get_yaxis().set_visible(False) 

gs.tight_layout(fig) 

plt.show() 
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你能分享代码吗?你能指定使用的数据结构,还是表示你正在使用的数据的形状?更重要的是,你使用的两个数据集有多不同(一些数据集中的某些特征与另一个数据集相比有什么不同?) - 这将解释旋转图表时红色的外观......但它仍然很奇怪)? – kasparg

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我收录了我的代码。数据集只是numpy数组,第二个数据集应该是第一个数据集的一个子集,可以这么说,它只包含也出现在第一个数据集中的点,但它们只是更少。除此之外没有任何变化。我认为这是一个错误,我没有办法改变它显示我的数据的顺序。毕竟,我现在只是用'阴谋'来解决问题,而不是'散布'。 – Nikki

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我要看的第一件事是['zorder'](http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/zorder_demo.html)。 – kwinkunks

回答

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而不是使用ax.plot(x,y, 'o')尝试ax.plot(x,y,'.')ax.plot(x,y,'*''o'指定marker使用,而'o'标记是一个大的实心圆,这就是为什么你的情节看起来很丑。

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