python - Matplotlib でヒートマップの色を 3D でプロットする方法

Question

以下のように、Matplotlib 3D を使用してデータセットの 3 次元をプロットしています。

しかし今、4 次元 (0 から 20 までのスカラー値) をヒートマップとして視覚化したいと考えています。したがって、基本的には、この 4 次元の値に基づいて各ポイントの色を取得したいと考えています。

Matplotlib にそのようなものはありますか? [0-20] の間の一連の数値をヒートマップの色に変換するにはどうすればよいですか?

ここからコードを取得しました: http://matplotlib.org/mpl_examples/mplot3d/scatter3d_demo.py

Answer 1

はい、次のようなものです。

ここでの更新は、カラーバー付きのバージョンです。

import numpy as np
from pylab import *
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure(figsize=(8,6))

ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
n = 100

xs = randrange(n, 23, 32)
ys = randrange(n, 0, 100)
zs = randrange(n, 0, 100)

colmap = cm.ScalarMappable(cmap=cm.hsv)
colmap.set_array(zs)

yg = ax.scatter(xs, ys, zs, c=cm.hsv(zs/max(zs)), marker='o')
cb = fig.colorbar(colmap)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')


plt.show()

次のようになります。

更新これは、4 次元の属性でデータ ポイントを色付けする明示的な例です。

import numpy as np
from pylab import *
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure(figsize=(8,6))

ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
n = 100

xs = randrange(n, 0, 100)
ys = randrange(n, 0, 100)
zs = randrange(n, 0, 100)
the_fourth_dimension = randrange(n,0,100)

colors = cm.hsv(the_fourth_dimension/max(the_fourth_dimension))

colmap = cm.ScalarMappable(cmap=cm.hsv)
colmap.set_array(the_fourth_dimension)

yg = ax.scatter(xs, ys, zs, c=colors, marker='o')
cb = fig.colorbar(colmap)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')


plt.show()