我尝试使用matplotlib从3D散点图绘制2D切片，遇到了zdir参数问题。下面是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from scipy.stats import multivariate_normal
mean = np.array([0, 0, 0])
covariance_matrix = np.array([[1, 0.5, 0.2],
[0.5, 1, 0.3],
[0.2, 0.3, 1]])
x1=np.linspace(-3, 3, 50)
x, y, z = np.meshgrid(x1,x1,x1)
pos = np.column_stack((x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()))
pdf_values = multivariate_normal.pdf(pos, mean=mean, cov=covariance_matrix)
pdf_values = pdf_values.reshape(50, 50, 50)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x_flat, y_flat, z_flat = x.flatten(), y.flatten(), z.flatten()
pdf_flat = pdf_values.flatten()
threshold=0.03
inside_sphere = pdf_flat > threshold
from matplotlib import cm
ax.scatter(x_flat[inside_sphere], y_flat[inside_sphere], z_flat[inside_sphere], c=pdf_flat[inside_sphere], marker='.',s=1)
ax.contour(X=x[:,:,25], Y=y[:,:,25], Z=pdf_values[:,:,25], zdir='z',offset=-1.5 , cmap=cm.coolwarm)
#Problems begin when changing zdir to a non-z argument
ax.contour(X=x[25,:,:], Y=z[25,:,:], Z=pdf_values[25,:,:], zdir='y', cmap=cm.coolwarm)
plt.show()这将生成以下图像
但是Y投影在哪里呢？如果你注解掉另外两行，你会得到这样的结果：
将zdir参数更改为“z”会变成一个更容易识别的等高线图。为什么？
1条答案
按热度按时间sg24os4d1#
解决方案
如果你想在
y-axis上显示图的轮廓，那么你应该将ax.contour(...)中的Y参数更改为pdf_values数组。保持X和Z参数分别等于x和z数组。这也可以应用于其他轴。您的代码适用于
zdir='z'的情况，因为您已经设置了Z=pdf_values[...]。只需将此方法应用于其他轴！注：将轴限制设置为等于轮廓函数中的偏移量，会使轮廓看起来位于图形的“墙壁”上。
代码