matplotlib 3D散点图，其标记颜色与RGB值相对应

Flux Capacitor 发表于 Dev

助焊剂电容器

我已经使用mahotas将图片加载到numpy数组中。

import mahotas
img = mahotas.imread('test.jpg')

中的每个像素img均由RGB值数组表示：

img[1,1] = [254, 200, 189]

我制作了一个3D散点图，其中一个轴上的R值，第二个轴上的G值和第三个轴上的B值。这没问题：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d')
for i in range(1,img.shape[1]+1):
    xs = img[i,1][0]
    ys = img[i,1][1]
    zs = img[i,1][2]
    ax.scatter(xs, ys, zs, c='0.5', marker='o')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

（我只是暂时绘制图像的第一列）。

如何通过每个图像像素的颜色为每个散点图着色？即，我想我想通过点的RGB值对点进行着色，但是我不确定是否可行？

乔·金顿

是的，您可以执行此操作，但是它需要通过一种不同于c参数的单独机制来完成。简而言之，请使用facecolors=rgb_array。

首先，让我解释发生了什么。该Collection说scatter的回报具有设定颜色的两个“系统”（因为缺乏一个更好的词）。

如果使用自c变量，则通过ScalarMappable“系统”设置颜色。这指定应通过将颜色图应用于单个变量来控制颜色。（这是set_array任何继承自的方法ScalarMappable。）

除ScalarMappable系统外，还可以独立设置收藏集的颜色。在这种情况下，您将使用facecolorskwarg。

作为一个简单的例子，这些点将具有随机指定的rgb颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x, y = np.random.random((2, 10))
rgb = np.random.random((10, 3))

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=200, facecolors=rgb)
plt.show()

在此处输入图片说明