matplotlib 3D散點圖，標記顏色對應於RGB值

Question

我已經使用mahotas將圖片加載到numpy數組中。

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

我已經作出的R值的3D散點圖上的一個軸，G值上的第二軸和B值上：

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

在img每個像素由RGB值的陣列表示的第三軸。這是沒有問題的：

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() 

（我只是繪製圖片的第一列暫時）。

如何通過每個圖像像素的顏色對每個散點圖點進行着色？即我想我想通過它們的RGB值對點進行着色，但我不確定這是否可能？

Answer 1

是的，你可以做到這一點，但它需要通過一個單獨的機制來完成，而不是c的論點。簡而言之，請使用facecolors=rgb_array。

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首先，讓我解釋一下是怎麼回事。 scatter返回的Collection有兩個用於設置顏色的「系統」（缺少更好的術語）。

如果您使用c參數，則將通過ScalarMappable「系統」設置顏色。這指定應該通過將顏色映射應用於單個變量來控制顏色。 （這是從ScalarMappable繼承的任何東西的set_array方法。）

除了ScalarMappable系統之外，還可以獨立設置集合的顏色。在那種情況下，你會使用facecolors kwarg。

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作爲一個簡單的例子，這些點將會具有隨機指定的RGB顏色：

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()