在matplotlib中为三维箭图添加颜色
我想要与我的3d箭图的颜色相对应的颜色。图的2d版本有一个可选数组，用于将颜色映射到箭头。如何在3d版本中创建相同的效果？
回答 4
Stack Overflow用户
发布于 2015-02-11 05:19:34
3D箭图是1.4中的一个全新特性，它(以及它的文档)可能仍然有点粗糙。在这种情况下，我们可以尝试使用这样的事实:箭器被实现为LineCollection，它(最终)继承自ScalarMappable，这意味着它知道颜色映射是什么，而返回的艺术家拥有set_array方法。
基于docs 这里的构建
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
x, y, z = np.meshgrid(np.arange(-0.8, 1, 0.2),
np.arange(-0.8, 1, 0.2),
np.arange(-0.8, 1, 0.8))
u = np.sin(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z)
v = -np.cos(np.pi * x) * np.sin(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z)
w = (np.sqrt(2.0 / 3.0) * np.cos(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) *
np.sin(np.pi * z))
q = ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=0.1, cmap='Reds', lw=2)
q.set_array(np.random.rand(np.prod(x.shape)))
plt.show()
然而，您将注意到，头是一个不同的颜色与轴，这是由于实现的细节，它是如何实现，每个部分是绘制的，因为它自己的线。
直接使用Norm和彩色映射函数并将结果传递给colors可能是一个更好的过程。
Stack Overflow用户
发布于 2017-04-14 15:51:59
您可以使用colors参数为每个箭头指定自定义颜色，尽管这样做的方式并不是直接向前(比如matplotlib 2.0.0)。我在本期中指定了如何实际绘制箭图的逻辑，以及用于指定着色的工作。您可以检查这个要旨以获得一个简单的示例，该示例可以生成与此类似的图形：
总之，以下是以下步骤：
- 假设您有一个3元组(或RGBA的4元组)的列表(x*y*z大小)，指定要绘制的每个向量的RGB值(0~1之间)。
- 筛选出与长度为0的向量对应的RGB (或RGBA)元组，因为它们实际上不会被绘制。
- 让
[color_1, color_2, ..., color_n]是在步骤2之后获得的列表，您应该指定colors=[color_1, color_2, ..., color_n, color_1, color_1, color_2, color_2, ..., color_n, color_n]，因为首先要绘制所有非零箭头"->“的"-”部分(由1行组成)，然后是">“部分(由2行组成)。
希望这能有所帮助。
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-17 21:59:35
在“tacaswell”和“sytrus答案”的基础上，这里是一个3d箭图着色的例子。
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Make the grid
x, y, z = np.meshgrid(np.arange(-0.8, 1, 0.2),
np.arange(-0.8, 1, 0.2),
np.arange(-0.8, 1, 0.8))
# Make the direction data for the arrows
u = np.sin(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z)
v = -np.cos(np.pi * x) * np.sin(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z)
w = (np.sqrt(2.0 / 3.0) * np.cos(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) *
np.sin(np.pi * z))
# Color by azimuthal angle
c = np.arctan2(v, u)
# Flatten and normalize
c = (c.ravel() - c.min()) / c.ptp()
# Repeat for each body line and two head lines
c = np.concatenate((c, np.repeat(c, 2)))
# Colormap
c = plt.cm.hsv(c)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.quiver(x, y, z, u, v, w, colors=c, length=0.1, normalize=True)
plt.show()
https://stackoverflow.com/questions/28420504
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