如何使用matplotlib將三維矩陣映射到三維散點圖中的顏色值？

Question

我有我試圖以3D可視化10x10x10 numpy的矩陣：

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繪圖，其中在位置i,j,k黑暗由M[i,j,k]給出。我想如何通過M到scatter()，以便它正確地做到這一點？它似乎想要一個二維數組，但我不明白這將如何工作在這種情況下。

Answer 1

嘗試：

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

但是C =無

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

Answer 2

的散射需要相同數量的比色陣列c點。所以對於1000種顏色，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()