如何在 matplotlib 中为 3D 散点图上的数据点着色

Question

编辑：我设法弄清楚发生了什么。散点图有一个参数“线宽”（lw=n），它决定了散点图绘制点周围的线的粗细。因为我的绘图点的大小为 1 (s=1)，所以线宽太粗了，实际上覆盖了绘图点的颜色。将线宽设置为 0 (lw=0) 的厚度应该可以解决问题。

我想生成数据点的 3d 散点图，根据它们的 y 坐标值对它们进行着色，但我无法使这些点实际着色。

如果数据点的值较低，则颜色应更接近色谱的蓝端。如果该值较高，则颜色应更接近光谱的红端。

我已经设法在 2D 中绘制了我想要的内容，但是在 3D 中复制该过程时遇到了麻烦。当前代码仅将点绘制为黑色。

这是我的 3D 尝试代码，以及 2D 中所需结果的屏幕截图。我到底做错了什么？

x_points、y_points 和 z_points 是浮点值列表。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

def three_dimensional_scatterplot(
    self, x_points, y_points, z_points, data_file
):

    cm1 = cm.get_cmap('gist_rainbow')

    fig = plt1.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    ax.scatter(
        x_points,
        y_points,
        z_points,
        s=1,
        c=y_points,
        cmap=cm1
    )

    ax.set_xlabel('X axis')
    plt1.show()

Answer 1

你必须像这里一样绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

x = np.random.rand(25)
y = np.random.rand(25)
z = np.random.rand(25)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
p3d = ax.scatter(x, y, z, s=30, c=y, cmap = cm.coolwarm)
plt.show()