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以下のプロットでは、matplotlibのギャラリーから取得し、contourfを使用して3dプロットの下に2dプロットを作成しています。私の質問は、imshowを使用して同じことを行うことは可能ですか？2Dプロットの色をより滑らかにしたいと思います。

私が見たがimshowは受け入れないのに対し、contourfはzdir引数を受け入れるので、2Dプロットを作成することは可能であるように思われます。それは不可能であることを示唆していますが、なぜですか？pcolorも仕事を成し遂げるでしょう、それでそれは可能ですか？

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輪郭のlevels=オプションを指定するだけです。例：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt,numpy as np
plt.clf()
fig = plt.figure(1)
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100,
        levels=np.linspace(-100,100,1200),cmap=plt.cm.jet)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=plt.cm.jet)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=plt.cm.jet)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)    
plt.show()

画像

于 2012-06-06T18:10:43.293 に答える
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sega_saiの答えよりも少し長いコードですが、より複雑なサーフェスの場合は、より高速で、私の経験でははるかに優れています。

plot_surfaceを使用して、必要な場所に平面をプロットし、facecolorsを使用して必要な値で色付けします

scipyのズームを使用してデータをスムーズにする必要がある場合があります

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt,numpy as np
plt.clf()
fig = plt.figure(1)
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=plt.cm.jet)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=plt.cm.jet)

### strating here:

# normalize Z to [0..1]
Z=Z-Z.min()
Z=Z/Z.max()

#use zoom to make your data smoother
from scipy.ndimage.interpolation import zoom

#make data 5 times smoother
X=zoom(X,5)
Y=zoom(Y,5)
Z=zoom(Z,5)

#draw a surface at -100, using the facecolors command to color it with the values of Z
cset = ax.plot_surface(X, Y, np.zeros_like(Z)-100,facecolors=plt.cm.jet(Z),shade=False)


ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)    
plt.show()

レディイメージ

これにより、次の目的でカラーバーを作成するのが少し難しくなります。

cb = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.jet)
cb.set_array(Z)
plt.colorbar(cb)
plt.show()
于 2015-10-12T18:10:32.947 に答える