如何使用matplotlib将三维矩阵映射到三维散点图中的颜色值？

Question

我有我试图以3D可视化10x10x10 numpy的矩阵：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
M = np.random.rand(10, 10, 10) 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
counter = range(10) 
ax.scatter(counter, counter, counter, c=??) 

我想3D绘图，其中在位置i,j,k黑暗由M[i,j,k]给出。我想如何通过M到scatter()，以便它正确地做到这一点？它似乎想要一个二维数组，但我不明白这将如何工作在这种情况下。

Answer 1

尝试：

scatter3D(xs, ys, zs=0, zdir='z', s=20, c=None, depthshade=True, *args, **kwargs) 

但是C =无

https://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/api.html

Answer 2

的散射需要相同数量的比色阵列c点。所以对于1000种颜色，你需要1000分。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
M = np.random.rand(10, 10, 10) 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
counter = range(10) 
x,y,z = np.meshgrid(counter, counter, counter) 
ax.scatter(x,y,z, c=M) 


plt.show()