Question

我试图在同一组3d轴上绘制两个数据值。两个数据集的值可以相差1或2个数量级。因此，我希望两个Z轴类似于2d图的twinx或twiny命令。下面的代码中显示了一个粗略的例子

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


result=[['1', '2', '3'],
['4', '5', '6'],
['7', '8', '9']]

result = np.array(result, dtype=np.int)

fig=plt.figure(figsize=(5, 5), dpi=150)
ax1=fig.add_subplot(111, projection='3d')

xlabels = np.array(['data1x', 'data2x', 'data3x'])
xpos = np.arange(xlabels.shape[0])
ylabels = np.array(['data1y','data2y','data3y'])
ypos = np.arange(ylabels.shape[0])

xposM, yposM = np.meshgrid(xpos, ypos, copy=False)

zpos=result
zpos = zpos.ravel()

dx=0.5
dy=0.5
dz=zpos

ax1.w_xaxis.set_ticks(xpos + dx/2.)
#ax1.w_xaxis.set_ticklabels(xlabels)

ax1.w_yaxis.set_ticks(ypos + dy/2.)
#ax1.w_yaxis.set_ticklabels(ylabels)

values = np.linspace(0.2, 1., xposM.ravel().shape[0])
colors = cm.rainbow(values)
ax1.bar3d(xposM.ravel(), yposM.ravel(), dz*0, dx, dy, dz, color=colors)
X = np.arange(-1, 1, 0.25)
Y = np.arange(-1, 1, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = 100*np.sin(R)
surf = ax1.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm,
    linewidth=0, antialiased=False)
plt.show()

如何更改其中一个图的z比例，以便更好地查看两者的特征？

Answer 1

您可以缩放其中一个数组的数据，以对应另一个数组的数量。然后，在绘制时，z - 延伸将具有可比性为了包含显示原始数据范围的缩放数据的颜色条，我使用了第二组轴。

导入以下附加库：

import matplotlib as mpl # for general access to the colorbar class
import matplotlib.gridspec as gridspec # to set up an axis-grid

设置轴：

gs = gridspec.GridSpec(1, 2,
               width_ratios=[20,1],
               )

ax1 = fig.add_subplot(gs[0], projection='3d')
ax2 = fig.add_subplot(gs[1])

您可以调整宽度比以相对于数据图（由ax2给出）更改颜色条的宽度（由ax1给出）。

使用numpy的amax来确定缩放的两个数据集的最大值（在调用曲面图时可以注意这一点：
```
surf = ax1.plot_surface(X, Y, Z/np.amax(Z)*np.amax(zpos), 
                        rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, 
                        linewidth=0, antialiased=False)
```
使用Z/np.amax(Z)*np.amax(zpos)会将您的Z - 数据缩放到zpos的幅度。

现在，在第二个轴上绘制一个颜色条：

cbar = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap = cm.coolwarm, 
           norm=mpl.colors.Normalize(vmin=np.amin(Z), vmax=np.amax(Z)))

要确保颜色栏涵盖Z - 日期的范围，请使用norm功能。

这是你的情节：

Answer 2

您可以在第一个轴上放置第二个 - 透明轴，并使用共享的x和y轴。

设置第二组轴，包括sharex and sharey：

ax2 = fig.add_axes(ax1.get_position(), projection='3d', 
                   sharex=ax1, sharey=ax1)

使背景透明并删除实际的轴线（和刻度线等）：
```
ax2.set_axis_off()
ax2.patch.set_facecolor('none')
```

如前所述绘图，但指定第二个轴（ax2），您也可以不加任何额外的努力绘制颜色条：

surf = ax2.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm,
                        linewidth=0, antialiased=False)

cb = fig.colorbar(surf,ax=ax1)

设置xlim和ylim以避免任何错位（这可能与数据相关联）：
```
ax1.set_xlim([-1.0, 3.0])
ax1.set_ylim([-1.0, 3.0])
```
结果图将是：

如何在同一图表上获得两个表面图的独立缩放

2 个答案: