从3D曲面图中移除地板

Question

我正在努力去除地板＆＃34;来自3D表面图。例如，在这个matplotlib演示代码中：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)

我试图获得3D表面的上半部分，没有蓝色地板和底部驼峰。我喜欢他们透明。

我已经尝试适当地设置vmin，甚至使用蒙面数组，但我仍然得到了＃34;＃34;在我的情节中的颜色。

注意：我的真实情况正在绘制一些数据上生成的KDE，在点网格上，我不希望我的绘图的整个底部是相同的蓝色。

Answer 1

这个想法可以是使用色彩映射的标准化将不需要的部分设置为透明色。

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import matplotlib.colors

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)

norm = matplotlib.colors.Normalize(0,100)
cmap = cm.coolwarm
cmap.set_under((0,0,0,0), alpha=0.0)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8,  norm=norm, cmap=cmap)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)

plt.show()