Python：3D散射丢失色彩映射

Question

我正在创建一个包含多组数据的3D散点图，并使用整个图形的颜色图。代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

for R in [range(0,10), range(5,15), range(10,20)]:
  data = [np.array(R), np.array(range(10)), np.array(range(10))]
  AX = ax.scatter(*data, c=data[0], vmin=0, vmax=20, cmap=plt.cm.jet)
  def forceUpdate(event): AX.changed()
  fig.canvas.mpl_connect('draw_event', forceUpdate)

plt.colorbar(AX)

这样可以正常工作，但只要保存或旋转绘图，第一个和第二个散点图上的颜色就会变为蓝色。

强制更新的工作原理是保持颜色，但仅限于绘制的最后一个散点图。我尝试制作一个更新所有散点图的循环，但我得到与上面相同的结果：

AX = []
for R in [range(0,10), range(5,15), range(10,20)]:
  data = [np.array(R), np.array(range(10)), np.array(range(10))]
  AX.append(ax.scatter(*data, c=data[0], vmin=0, vmax=20, cmap=plt.cm.jet))
for i in AX:
  def forceUpdate(event): i.changed()
  fig.canvas.mpl_connect('draw_event', forceUpdate)

我知道如何确保所有散射都在更新，以便颜色不会消失吗？

谢谢！

Answer 1

修改了你的代码以便它做任何事情：

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> AX = \[\]
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
>>> for R in \[range(0,10), range(5,15), range(10,20)\]:
...   data = \[np.array(R), np.array(range(10)), np.array(range(10))\]
...   AX = ax.scatter(*data, c=data\[0\], vmin=0, vmax=20, cmap=plt.cm.jet)
...   def forceUpdate(event): AX.changed()
...   fig.canvas.mpl_connect('draw_event', forceUpdate)
... 
9
10
11
>>> plt.colorbar(AX)
<matplotlib.colorbar.Colorbar instance at 0x36265a8>
>>> plt.show()

然后我得到：

所以上面的代码正在运行。如果您的现有代码不是，那么我建议您尝试上面的确切代码，如果这不起作用，请查看您正在使用的代码版本，如果它确实有效，那么您将不得不调查它与您之间的差异实际代码，（而不是您的示例代码）。