python - カラーバー付きMatplotlib 3D散布図

Question

Matplotlib ドキュメント ページの例を借用し、コードを少し変更すると、

import numpy as np
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()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zl, zh)
    cs = randrange(n, 0, 100)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

ポイントごとに異なる色 (この例ではランダムな色) の 3D 散布図が表示されます。plt.colorbar()または追加するとax.colorbar()機能しないように見えるため、図にカラーバーを追加する正しい方法は何ですか。

Answer 1

これにより、カラーバーが生成されます (ただし、必要なものではない可能性があります)。

次の行を置き換えます。

ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)

と

p = ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)

次に使用します

fig.colorbar(p)

終わり近く

Answer 2

上記の回答を使用しても問題は解決しませんでした。カラーバーのカラーマップは軸にリンクされていませんでした (不適切なカラーバーの制限にも注意してください)。

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

data = np.random.rand(3, 100)
x, y, z = data  # for show
c = np.arange(len(x)) / len(x)  # create some colours

p = ax.scatter(x, y, z, c=plt.cm.magma(0.5*c))
ax.set_xlabel('$\psi_1$')
ax.set_ylabel('$\Phi$')
ax.set_zlabel('$\psi_2$')

ax.set_box_aspect([np.ptp(i) for i in data])  # equal aspect ratio

fig.colorbar(p, ax=ax)

解決策（こちらも参照）は、で使用することcmapですax.scatter：

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

data = np.random.rand(3, 100)
x, y, z = data  # for show
c = np.arange(len(x)) / len(x)  # create some colours

p = ax.scatter(x, y, z, c=0.5*c, cmap=plt.cm.magma)
ax.set_xlabel('$\psi_1$')
ax.set_ylabel('$\Phi$')
ax.set_zlabel('$\psi_2$')

ax.set_box_aspect([np.ptp(i) for i in data])  # equal aspect ratio

fig.colorbar(p, ax=ax)