python - 从 matplotlib 中的 3D 散点图中提取数据

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，我知道这个过程是:

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()

通过上面的代码，我知道数据将是一个填充了我的 (N,2) 数据的 (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 的内容不再匹配我的任何输入数据；我假设 data 填充了我的 3D 数据的 2D 投影，但我真的很想访问用于生成散点图的 3D 数据。这可能吗？

最佳答案

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 中，scatter 由 ._offsets3d 在三个维度轴中返回。您将从 ojit_code 属性中获取原始坐标。 (这是一个“私有(private)”属性，但不幸的是，这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.]]

关于python - 从 matplotlib 中的 3D 散点图中提取数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51716696/