Question

我的数据框的点包括点的x，y和z坐标以及“count”，每个数据点的数字介于1和187之间。我想将“count”与颜色渐变相关联，其中1表示颜色为绿色，187表示红色，然后用x，y和z坐标绘制数据点的散点图，其中每个数据点的颜色都被编码“计数”的信息。我发现颜色渐变的代码非常混乱，你能帮我吗？

编辑：zelusp完全回答了我的问题，谢谢。

EDIT1：我想知道我是否应该写一个单独的问题，但由于它是关于相同的代码段，我可以找到答案只是编辑上一个问题。最近我改变了我的笔记本电脑，并在我的新机器上安装了Ubuntu 18.04。这段代码在Ubuntu 16.04上完美运行，但在我的新机器上不起作用。我的代码是：

cmap = plt.cm.rainbow
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=np.min(df3.h_count), vmax=np.max(df3.h_count))

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax1.scatter(df3.zm_bin, df3.sfr_bin, 12.+np.log10(df3.medijana), s=10, c=cmap(norm(df3.h_count)), marker='o') 
ax1.set_xlim(8,12.5)
ax1.set_xlabel('Log(Mz)')
ax1.set_ylabel('LogSFR') #treba invertovati
ax1.set_zlabel('12+log(Z)')
ax1.invert_yaxis()

sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array([])
fig.colorbar(sm)

我得到的错误是：

Traceback (most recent call last):
  File "load_subhalos.py", line 233, in <module>
    ax1.scatter(df3.zm_bin, df3.sfr_bin, 12.+np.log10(df3.medijana), s=10, c=cmap(norm(df3.h_count)), marker='o') 
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/colors.py", line 938, in __call__
    result, is_scalar = self.process_value(value)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/colors.py", line 924, in process_value
    result = np.ma.array(data, mask=mask, dtype=dtype, copy=True)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/ma/core.py", line 6358, in array
    ndmin=ndmin, shrink=shrink, order=order)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/ma/core.py", line 2784, in __new__
    order=order, subok=True, ndmin=ndmin)
TypeError: float() argument must be a string or a number

我没有更改代码中的任何内容，唯一的变化是新机器和操作系统。你知道为什么我有这个问题吗？

Answer 1

我建议您浏览matplotlib上的这些帖子：

Matplotlib 3D scatter plot with color gradient这是您问题的近似副本
How to choose a good colormap我建议您尝试使用YlOrRd彩色地图，因为它会更容易阅读
How can I convert numbers to a color scale in matplotlib? 要特别注意cmap和norm变量的使用以及cmap(norm(df.c.values))中如何使用它们。

考虑到这一点，我做了以下内容：

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

#%% Generate mock data
number_of_datapoints = 30
x = np.random.rand(number_of_datapoints)
y = np.random.rand(number_of_datapoints)
z = np.random.rand(number_of_datapoints)

count_min = 1
count_max = 187
data = np.random.randint(count_min, count_max, number_of_datapoints) # these are your counts

#%% Create Color Map
colormap = plt.get_cmap("YlOrRd")
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(data), vmax=max(data))

#%% 3D Plot
fig = plt.figure()
ax3D = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax3D.scatter(x, y, z, s=10, c=colormap(norm(data)), marker='o')  
plt.show()

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带有颜色渐变的三维散点图，其中颜色取决于计数

1 个答案: