我使用下面的代码生成3d表面图。我希望颜色代表半径的值。如何绘制相应的颜色条?
我认为问题在于我在制作表面图时使用facecolors
。所以我需要根据这个脸部颜色制作颜色条。
我知道我必须将这些颜色映射到颜色条,这只是我不知道如何。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sph2cart(theta, phi, radius):
x_cart = radius * np.sin(theta) * np.cos(phi)
y_cart = radius * np.sin(theta) * np.sin(phi)
z_cart = radius * np.cos(theta)
return np.array([x_cart, y_cart, z_cart])
def antenna_plot_3D(mod_F, T, P):
[x, y, z] = sph2cart(T, P, mod_F)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
p_surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1,
linewidth=0, antialiased=True,
facecolors=cm.jet(np.sqrt(x*x + y*y + z*z)))
ax.set_zlabel('Z axis', fontsize=15)
ax.set_xlabel('X axis', fontsize=15)
ax.set_ylabel('Y axis', fontsize=15)
plt.savefig('3d_pattern.png')
plt.show()
x = 300
t = np.linspace(0, np.pi, num=x)
p = np.linspace(0,2*np.pi, num=x)
[T,P] = np.meshgrid(t,p)
mod_F = np.sin(T) * np.cos(P)
antenna_plot_3D(mod_F, T, P)
我希望表面有颜色,颜色应该代表半径。
答案 0 :(得分:1)
以下完成了任务
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
p_surf=ax.plot_surface(x,y,z,rstride=1,cstride=1,linewidth=0,antialiased=True,facecolors=cm.jet(np.sqrt(x*x + y*y + z*z)))
m = cm.ScalarMappable(cmap=cm.jet)
m.set_array(x*x + y*y + z*z)
plt.colorbar(m)
plt.show()
答案 1 :(得分:0)
抱歉,我无法在评论中添加此内容,因此将其发布为答案。 你应该根据#Ajean和@PaulH将它添加到你的导入中。然后代替facecolors尝试cmap。
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D
def sph2cart(theta, phi, radius):
x_cart = radius * np.sin(theta) * np.cos(phi)
y_cart = radius * np.sin(theta) * np.sin(phi)
z_cart = radius * np.cos(theta)
return np.array([x_cart, y_cart, z_cart])
def antenna_plot_3D(mod_F, T, P):
[x, y, z] = sph2cart(T, P, mod_F)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
p_surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1,
linewidth=0, antialiased=True,
cmap=plt.cm.jet)
ax.set_zlabel('Z axis', fontsize=15)
ax.set_xlabel('X axis', fontsize=15)
ax.set_ylabel('Y axis', fontsize=15)
fig.colorbar(p_surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.savefig('3d_pattern.png')
plt.show()
x = 300
t = np.linspace(0, np.pi, num=x)
p = np.linspace(0,2*np.pi, num=x)
[T,P] = np.meshgrid(t,p)
mod_F = np.sin(T) * np.cos(P)
antenna_plot_3D(mod_F, T, P)
plt.show()