Для проекта я делаю несколько 3D-диаграмм с тремя соответствующими проекциями под ним. Я использую разные цвета, чтобы указать четвертый параметр. Сначала я рисую данные с определенным цветом, а затем я переписываю это с другими данными с другим цветом, так что в итоге порядок таков, что я могу видеть все, что хочу:
В начале это работало нормально, но когда я пытаюсь сделать то же самое с немного разными данными, цвета становятся испорченными. Цвета, показанные в проекциях, являются правильными, но некоторые из них отсутствуют в 3D-графике, поэтому они больше не соответствуют:
Когда я поворачиваю 3D-график смешным способом, цвета восстанавливаются, и я могу видеть их так, как они должны были быть:
Тем не менее, я не хочу, чтобы 3D-график вращается смешно, потому что топоры перепутались, и невозможно правильно его прочитать.
Я нашел одно решение проблемы здесь: печать 3d-разброса в matplotlib. В основном он говорит, что я должен заменить свой ax.scatter(X, Y) с помощью ax.plot(X, Y, 'o'). Когда я это делаю, цвета отображаются так, как они должны были быть, но сюжет намного более грязный и уродливый. В принципе, я просто хочу сделать это с помощью графика рассеяния.
Кто-нибудь знает, как это решить?
Вот минимальный пример моего кода, только для двух цветов:
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()