我正在循环的每次迭代中更新3d散点图。重绘绘图时,网格线会“遍历”或“覆盖”这些点,这使我的数据更难以可视化。如果我构建一个3d图(无循环更新),则不会发生。下面的代码演示了最简单的情况:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import time
X = np.random.rand(100, 3)*10
Y = np.random.rand(100, 3)*5
plt.ion()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2])
plt.draw()
for i in range(0, 20):
time.sleep(3) #make changes more apparent/easy to see
Y = np.random.rand(100, 3)*5
ax.cla()
ax.scatter(Y[:, 0], Y[:, 1], Y[:, 2])
plt.draw()
还有其他人遇到过这个问题吗?
它看起来像MaxNoe是正确的,即问题是在ax.cla()
或plt.cla()
通话。实际上,这似乎是一个已知问题。
然后出现一个问题,因为透明轴方法在3D绘图中不起作用,并且对于3D散点,没有干净的方法可以更改数据点的坐标(a la sc.set_data(new_values)
),如本邮件列表中所述(我没有找不到最近的东西)。
但是,在邮件列表中,Ben Roon指出了一种可能对您也有用的解决方法。
您需要在函数返回_ofsets3d
的Line3DCollection
对象的内部变量中设置数据点的新坐标scatter
。
您改编的示例如下所示:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import time
X = np.random.rand(100, 3)*10
Y = np.random.rand(100, 3)*5
plt.ion()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
sc = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2])
fig.show()
for i in range(0, 20):
plt.pause(1)
Y = np.random.rand(100, 3)*5
sc._offsets3d = (Y[:,0], Y[:,1], Y[:,2])
plt.draw()
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