Matplotlib：颜色混合或如何预处理颜色以抵消透明度

Question

简而言之：我正在使用matplotlib绘制一个scater情节和一个表面。我遇到了一个问题，因此表面总是被绘制在点的顶部，而不是应该在后面。

我想通过预处理点的颜色来解决这个问题，这样当表面覆盖时我得到“原始颜色”，这样表面就会出现在点后面。我使用color值指定了HEX个点。

我遇到的表面和点的问题类似于here所描述的问题。

以下是详细信息：

我在Matplotlib中有蓝色和红色点的3D散点图：

self.subplot_3d = self.subplot.scatter(x_red, y_red, z_red, s = 150, c = RED,  depthshade = False, lw = 0, alpha = 1)
self.subplot_3d = self.subplot.scatter(x_blue, y_blue, z_blue, s = 150, c = BLUE,  depthshade = False, lw = 0, alpha = 1)

点可线性分离 - 存在分离平面，分隔红点和蓝点。我使用

绘制平原

self.plane = self.subplot.plot_surface(X, Y, Z, antialiased = True, color = RED_BACKGROUND, alpha = 0.5)

我想绘制两个图：在第一个图中，没有绘制分离平面 - 只有红色和蓝色点（左）。在第二个有一个分离平面（右）。

绘制分离平面后，我无法强制在红点和蓝点之间绘制平面（正如平面方程和点的位置所预期的那样）平面总是出现在所有要点。

我正在考虑的解决方案如下：“预处理”蓝点的颜色，以便当与透明平面的颜色重叠时，我获得原始的蓝色。通过这种方式，点将显示在平面的顶部，它应该“解决”我当前的问题。

我使用过HEX color specification，我不确定在matplotlib中使用透明度时颜色是如何混合的。我正在寻找参考或建议如何“抵消”飞机的红色透明色，例如alpha = 0.2。

换句话说，我想实现像sepicifiying这样的东西： Blue = #0000FF Red = #FF0000 PreProcBlue = "#-FF00FF"'以PreProcBlue + Red = Blue。

谢谢！

Answer 1

一个问题是scatter不尊重zorder。因此，可以使用plot代替。

我编写了一个比较plot和scatter的示例，绘制了z = 0下方的蓝点，z = 0处的平面和z = 0上方的红点。
在每种情况下，我使用-100,1,100的zorder分别用于蓝点，平面，红点。 （请注意，如果zorder中的差异较小或者所有都是正数，则会失败）

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

fig = plt.figure(figsize=(12,6))
ax = fig.add_subplot(121, projection='3d', aspect="equal")
ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d', aspect="equal")
plt.subplots_adjust(0,0,1,1,0,0)

x = np.array([-1,1])
X,Y = np.meshgrid(x,x)
Z = np.zeros_like(X)

xr = np.random.rand(10,3)
xb = np.random.rand(10,3)
xb[:,2] = xb[:,2]-1.


ax2.set_title("scatter")
ax2.scatter(xb[:,0], xb[:,1], xb[:,2], s = 144, c = "b",  depthshade = False, lw = 0, alpha = 1, zorder=-100)
ax2.plot_surface(X, Y, Z, antialiased = True, color = "#800000", alpha = 0.5, zorder=0)
ax2.scatter(xr[:,0], xr[:,1], xr[:,2], s = 144, c = "r",  depthshade = False, lw = 0, alpha = 1, zorder=100)

ax.set_title("plot")
ax.plot(xb[:,0], xb[:,1], xb[:,2], c = "b",  marker="o", markersize=12, lw = 0, alpha = 1, zorder=-100)
ax.plot_surface(X, Y, Z, antialiased = True, color = "#800000", alpha = 0.5, zorder=0)
ax.plot(xr[:,0], xr[:,1], xr[:,2], c = "r",  marker="o", markersize=12, lw = 0, alpha = 1, zorder=100)

ax2.view_init(elev=32, azim=115)
ax.view_init(elev=32, azim=115)

def on_move(event):
    if event.inaxes == ax:
        ax2.view_init(elev=ax.elev, azim=ax.azim)
    elif event.inaxes == ax2:
        ax.view_init(elev=ax2.elev, azim=ax2.azim)
    else:
        return
    fig.canvas.draw_idle()

c1 = fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move)

plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()

从图中可以看出，plot表现得与预期一致，显示平面上方的红点和下方的蓝点。

请注意，我使用了matplotlib 2.0.0来制作这些图;我不确定，1.5.3或以下是否相同。

为什么不能“预补偿”背景点的颜色与叠加层混合的一些见解，以便产生的颜色应该是完全蓝色：

我们保留RGBA colorsceme，其中每种颜色由元组（红色，绿色，蓝色，alpha）表示，其中每个通道可以取0和1之间的值。
生成的颜色应为全蓝色： cres = (0,0,1,1)。叠加层的颜色可以是半透明的红色：cover = (1,0,0,0.5)。

然后可以使用通常的colormixing formulae来计算点的颜色 cdot = (1,0,2,1)。

正如您所看到的，蓝色通道需要2才能正常工作，这超出了颜色系统的范围。当然，您可能需要验证对于任何其他颜色cover这仍然是正确的，但它已经直观清晰：对于任何混合使用透明色cover，cdot的蓝色频道将大于1，从而产生不存在的颜色。