我正准备进行演示,我有一些3D matplotlib数字的示例图。但是,网格线太亮,无法在投影图像上看到。
我尝试使用适用于2D数字的网格方法:
points = (5*np.random.randn(3, 50)+np.tile(np.arange(1,51), (3, 1))).transpose()
fig = plt.figure(figsize = (10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(points[:,0], points[:,1], points[:,2])
ax.view_init(elev=0., azim=0)
ax.set_ylim([0, 60])
ax.set_zlim([0, 60])
ax.set_xlim([0, 60])
ax.set_zlabel('Cytokine')
ax.set_ylabel('Parameter')
ax.grid(linewidth=20)
但这似乎不适合3D人物。有什么建议吗?
答案 0 :(得分:16)
如果您不介意让所有线条变粗,那么您可以调整默认的rc设置。
给出如下图表:
我们可以添加:
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
要增加所有行的默认线宽,请得到以下结果:
或者,如果你觉得这看起来很难看,你可以使用:
ax.w_xaxis.gridlines.set_lw(3.0)
ax.w_yaxis.gridlines.set_lw(3.0)
ax.w_zaxis.gridlines.set_lw(3.0)
将每个轴的线宽调整为3.0,产生:
为了更新颜色,所以网格线真的弹出,你可以添加:
ax.w_xaxis._axinfo.update({'grid' : {'color': (0, 0, 0, 1)}})
ax.w_yaxis._axinfo.update({'grid' : {'color': (0, 0, 0, 1)}})
ax.w_zaxis._axinfo.update({'grid' : {'color': (0, 0, 0, 1)}})
产生:
这些方法非常hacky,但据我所知,没有更简单的方法来实现这些结果!!希望这可以帮助;如果您需要任何进一步的帮助,请告诉我们!
答案 1 :(得分:3)
不幸的是,这似乎没有暴露出来。查看源代码,关键的内部变量是调用_AXINFO
,我们可以通过仔细的子类化来覆盖它。
在创建图形后添加此代码,并使用dict custom_AXINFO
:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import mpl_toolkits.mplot3d.axis3d as axis3d
# New axis settings
custom_AXINFO = {
'x': {'i': 0, 'tickdir': 1, 'juggled': (1, 0, 2),
'color': (0.00, 0.00, 0.25, .75)},
'y': {'i': 1, 'tickdir': 0, 'juggled': (0, 1, 2),
'color': (0.20, 0.90, 0.90, 0.25)},
'z': {'i': 2, 'tickdir': 0, 'juggled': (0, 2, 1),
'color': (0.925, 0.125, 0.90, 0.25)},}
class custom_XAxis(axis3d.Axis):
_AXINFO = custom_AXINFO
class custom_YAxis(axis3d.Axis):
_AXINFO = custom_AXINFO
class custom_ZAxis(axis3d.Axis):
_AXINFO = custom_AXINFO
class custom_Axes3D(Axes3D):
def _init_axis(self):
'''Init 3D axes; overrides creation of regular X/Y axes'''
self.w_xaxis = custom_XAxis('x', self.xy_viewLim.intervalx,
self.xy_dataLim.intervalx, self)
self.xaxis = self.w_xaxis
self.w_yaxis = custom_YAxis('y', self.xy_viewLim.intervaly,
self.xy_dataLim.intervaly, self)
self.yaxis = self.w_yaxis
self.w_zaxis = custom_ZAxis('z', self.zz_viewLim.intervalx,
self.zz_dataLim.intervalx, self)
self.zaxis = self.w_zaxis
for ax in self.xaxis, self.yaxis, self.zaxis:
ax.init3d()
# The rest of your code below, note the call to our new custom_Axes3D
points = (5*np.random.randn(3, 50)+np.tile(np.arange(1,51), (3, 1))).transpose()
fig = plt.figure(figsize = (10,10))
ax = custom_Axes3D(fig)
这是最糟糕的猴子修补,不应该依赖于以后的版本。
修复facecolors比网格线更容易,因为这需要覆盖其中一个__init__
方法,尽管可以通过更多的工作来完成。
将此公开给最终用户似乎并不困难,因此我可以想象这可能会在以后的版本中修复。
答案 2 :(得分:1)
只需使用它来更改线宽:
plt.rcParams['grid.linewidth'] = 2
完整的脚本来绘制图形:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
points = (5*np.random.randn(3, 50)+np.tile(np.arange(1,51), (3, 1))).transpose()
fig = plt.figure(figsize = (10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(points[:,0], points[:,1], points[:,2])
#ax.view_init(elev=0., azim=0)
ax.set_ylim([0, 60])
ax.set_zlim([0, 60])
ax.set_xlim([0, 60])
ax.set_zlabel('Cytokine')
ax.set_ylabel('Parameter')
plt.rcParams['grid.linewidth'] = 4 # change linwidth
plt.rcParams['grid.color'] = "black" # change color
答案 3 :(得分:0)
如果要减轻网格的背景,可以使用Axes3DSubplot对象将窗格颜色设置为更浅的颜色(例如:白色)。
ax.w_xaxis.pane.set_color('w');
ax.w_yaxis.pane.set_color('w');
ax.w_zaxis.pane.set_color('w');
否则要进一步突出显示网格线,可以更新绘图的网格颜色参数。
plt.rcParams['grid.color'] = "black"