我有 3D 数据,即data.shape=(N,N,N)
. 我打算做的是在 3D 中绘制这些数据,使用不同的颜色来反映data[x,y,z]
. 如果某个值低于阈值,我希望该点完全不可见(alpha=0
)。所以从这个意义上说,我正在寻找“3D 等高线图”。
这甚至可以用matplotlib吗?
感谢您的任何建议。
我在数学中找到了一个解决方案,使用ListContourPlot3D
. 如果有 matplotlib 的等价物,请告诉我,谢谢
我有 3D 数据,即data.shape=(N,N,N)
. 我打算做的是在 3D 中绘制这些数据,使用不同的颜色来反映data[x,y,z]
. 如果某个值低于阈值,我希望该点完全不可见(alpha=0
)。所以从这个意义上说,我正在寻找“3D 等高线图”。
这甚至可以用matplotlib吗?
感谢您的任何建议。
我在数学中找到了一个解决方案,使用ListContourPlot3D
. 如果有 matplotlib 的等价物,请告诉我,谢谢
这当然是可能的,请参见下面的示例,其中 3 个 nxm 网格相互绘制。请注意,中间的数据(在这种情况下)具有高于某个阈值的屏蔽数据。可以使用颜色图的 cmap.set_bad() 属性来控制 alpha。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import mpl_toolkits.mplot3d.art3d as art3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
fig.text(.5,.9, 'Fancy plot', ha='center', size=14)
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_zticklabels([])
cmap=plt.cm.RdYlGn
cmap.set_bad('white', alpha=0)
p = ax.pcolor(x, y, ndvi1data, cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(p, 0)
q = ax.pcolor(x, y, np.ma.masked_where(ndvi2data>100,ndvi2data), cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(q, 5)
o = ax.pcolor(x, y, ndvi3data, cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(o, 10)
ax.set_xlim([x[0,0], x[-1,0]])
ax.set_ylim([y[0,0], y[0,-1]])
ax.set_zlim([0,10])
fig.colorbar(p)