为什么整数的曲面图不能使用matplotlib plot_surface正确显示？
为什么整数的曲面图不能使用matplotlib plot_surface正确显示？
提问于 2022-06-11 00:03:47
我试图用我自己的数据来复制找到here的答案，这个数据恰好是一个由整数组成的三维数字数组。我熟悉了以下代码：
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randint(0,6,size=(49,512,512))
x = y = np.arange(0, 512, 1)
z = 20
i = data[z,:,:]
z1 = 21
i1 = data[z1,:,:]
z2 = 22
i2 = data[z2,:,:]
# here are the x,y and respective z values
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = z*np.ones(X.shape)
Z1 = z1*np.ones(X.shape)
Z2 = z2*np.ones(X.shape)
# create the figure, add a 3d axis, set the viewing angle
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.view_init(10,60)
# here we create the surface plot, but pass V through a colormap
# to create a different color for each patch
im = ax.plot_surface(X, Y, Z, facecolors=cm.viridis(i))
ax.plot_surface(X, Y, Z1, facecolors=cm.viridis(i1))
ax.plot_surface(X, Y, Z2, facecolors=cm.viridis(i2))但这就产生了下面的情节。
这个图有两个错误：(1)表面是一个恒定的颜色，(2)颜色条似乎没有引用数据。
按照here的建议，我发现(1)可以通过用一组随机数data = np.random.random(size=(49,512,512))代替data来解决问题，这会产生下面的图像。
我认为这意味着在正确显示前需要对第一个图像中的整数数据进行规范化，但是，如果可能的话，我真的希望在没有规范化的情况下绘制这个图；我希望整数值像第二个图像那样显示。此外，我也不知道为什么颜色条没有连接到图像本身的颜色刻度，并可能需要关于如何修复它的建议。理想情况下，颜色条要连接到所有三个表面，而不仅仅是im表面。
提前感谢！
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2022-06-11 21:35:58
首先，你必须标准化你的数据。然后，将规范化数据传递到颜色映射中，以创建面部颜色：
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
data = np.random.randint(0,6,size=(49,512,512))
# create a Normalize object with the correct range
norm = colors.Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max())
# normalized_data contains values between 0 and 1
normalized_data = norm(data)
# extract the appropriate values
z = 20
z1 = 21
z2 = 22
i = normalized_data[z,:,:]
i1 = normalized_data[z1,:,:]
i2 = normalized_data[z2,:,:]
x = y = np.arange(0, 512, 1)
# here are the x,y and respective z values
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = z*np.ones(X.shape)
Z1 = z1*np.ones(X.shape)
Z2 = z2*np.ones(X.shape)
# create the figure, add a 3d axis, set the viewing angle
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.view_init(10,60)
# here we create the surface plot, but pass V through a colormap
# to create a different color for each patch
im = ax.plot_surface(X, Y, Z, facecolors=cm.viridis(i))
ax.plot_surface(X, Y, Z1, facecolors=cm.viridis(i1))
ax.plot_surface(X, Y, Z2, facecolors=cm.viridis(i2))
# create a scalar mappable to create an appropriate colorbar
sm = cm.ScalarMappable(cmap=cm.viridis, norm=norm)
fig.colorbar(sm)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/72580786
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