Question

我正在编写一个用于在matplotlib中制作3D散点图的界面，我想从python脚本访问数据。对于二维散点图，我知道过程将是：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
h = ax.scatter(x,y,c=c,s=15,vmin=0,vmax=1,cmap='hot')
data = h.get_offsets()

使用上面的代码，我知道数据将是一个(N,2)数据填充的(x,y) numpy数组。当我尝试对3D数据执行相同的操作时：

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

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
h = ax.scatter(x,y,z,c=c,s=15,cmap='hot',vmin=0,vmax=1)
data = h.get_offsets()

生成的data变量仍然是(N,2) numpy数组，而不是(N,3) numpy数组。 data的内容不再与我的任何输入数据匹配；我假设data中填充了3D数据的2D投影，但是我真的很想访问用于生成散点图的3D数据。这可能吗？

Answer 1

实际上，通过get_offsets获得的坐标是投影坐标。原始坐标隐藏在mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Path3DCollection在三维轴中的scatter内部。您将从._offsets3d属性中获取原始坐标。（这是一个“私有”属性，但不幸的是检索此信息的唯一方法。）

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

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
x = [1,2,3,4]
y = [1,3,3,5]
z = [10,20,30,40]
c= [1,2,3,1]
scatter = ax.scatter(x,y,z,c=c,s=15,cmap='hot',vmin=0,vmax=1)
data = np.array(scatter._offsets3d).T
print(scatter)  # prints mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Path3DCollection
print(data)

# prints
# 
# [[  1.   1.  10.]
#  [  2.   3.  20.]
#  [  3.   3.  30.]
#  [  4.   5.  40.]]

从matplotlib中的3D散点图中提取数据

1 个答案: