Matplotlib：颜色混合或如何预处理颜色以抵消透明度

Question

简而言之：我matplotlib用来绘制散点图和曲面。我遇到了一个问题，因此表面总是绘制在点的顶部而不是应该的后面。

我想通过预处理点的颜色来解决这个问题，这样当被表面覆盖时，我会获得“原始颜色”，这样表面就会出现在点的后面。我color使用HEX值指定点。

我遇到的曲面和点的问题类似于这里描述的问题。

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以下是详细信息：

我在 Matplotlib 中有一个蓝色和红色点的 3D 散点图：

self.subplot_3d = self.subplot.scatter(x_red, y_red, z_red, s = 150, c = RED,  depthshade = False, lw = 0, alpha = 1)
self.subplot_3d = self.subplot.scatter(x_blue, y_blue, z_blue, s = 150, c = BLUE,  depthshade = False, lw = 0, alpha = 1)

点是线性可分的 - 存在一个分离平面，将红点和蓝点分开。我绘制平原使用

self.plane = self.subplot.plot_surface(X, Y, Z, antialiased = True, color = RED_BACKGROUND, alpha = 0.5)

我想画两个图：在第一个中，没有单独绘制的平面 - 只有红色和蓝色点（左）。在第二个中有一个分离平面（右）。

绘制分离平面后，我无法强制将平面绘制在红点和蓝点之间（正如平面方程和点的位置所预期的那样）平面总是出现在所有点的顶部。

我正在考虑的解决方案如下：“预处理”蓝点的颜色，以便在与透明平面的颜色叠加时获得原始蓝色。通过这种方式，点将出现在平面的顶部，它应该“解决”我当前的问题。

我使用了HEX 颜色规范，我不确定在 matplotlib 中使用透明度时颜色如何混合。我正在寻找参考或建议我应该如何“抵消”飞机的红色透明颜色，例如，alpha = 0.2。

换句话说，我想实现类似 sepicifiying: Blue = #0000FF Red = #FF0000 PreProcBlue = "#-FF00FF"'so that PreProcBlue + Red = Blue.

谢谢！

Answer 1

一个问题是scatter不尊重zorder。因此可以plot改用。

我编写了一个比较plot和的示例scatter，绘制了 z=0 以下的蓝点、z=0 处的平面和 z=0 以上的红点。
在每种情况下，我对蓝点、平面、红点分别使用 -100、1、100 的 zorder。（请注意，如果 zorder 的差异较小或全部为正，则此操作将失败）

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

fig = plt.figure(figsize=(12,6))
ax = fig.add_subplot(121, projection='3d', aspect="equal")
ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d', aspect="equal")
plt.subplots_adjust(0,0,1,1,0,0)

x = np.array([-1,1])
X,Y = np.meshgrid(x,x)
Z = np.zeros_like(X)

xr = np.random.rand(10,3)
xb = np.random.rand(10,3)
xb[:,2] = xb[:,2]-1.


ax2.set_title("scatter")
ax2.scatter(xb[:,0], xb[:,1], xb[:,2], s = 144, c = "b",  depthshade = False, lw = 0, alpha = 1, zorder=-100)
ax2.plot_surface(X, Y, Z, antialiased = True, color = "#800000", alpha = 0.5, zorder=0)
ax2.scatter(xr[:,0], xr[:,1], xr[:,2], s = 144, c = "r",  depthshade = False, lw = 0, alpha = 1, zorder=100)

ax.set_title("plot")
ax.plot(xb[:,0], xb[:,1], xb[:,2], c = "b",  marker="o", markersize=12, lw = 0, alpha = 1, zorder=-100)
ax.plot_surface(X, Y, Z, antialiased = True, color = "#800000", alpha = 0.5, zorder=0)
ax.plot(xr[:,0], xr[:,1], xr[:,2], c = "r",  marker="o", markersize=12, lw = 0, alpha = 1, zorder=100)

ax2.view_init(elev=32, azim=115)
ax.view_init(elev=32, azim=115)

def on_move(event):
    if event.inaxes == ax:
        ax2.view_init(elev=ax.elev, azim=ax.azim)
    elif event.inaxes == ax2:
        ax.view_init(elev=ax2.elev, azim=ax2.azim)
    else:
        return
    fig.canvas.draw_idle()

c1 = fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move)

plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()

从图中可以看出，plot表现如预期，显示平面上方的红点和下方的蓝点。

请注意，我使用 matplotlib 2.0.0 来生成这些图；我不确定 1.5.3 或更低版本是否相同。

关于为什么不可能“预补偿”背景点的颜色以与覆盖层混合的一些见解，因为结果颜色应该是完全蓝色的：

我们停留在 RGBA 颜色场景中，其中每种颜色都由元组（红色、绿色、蓝色、alpha）表示，其中每个通道可以采用0和之间的值1。
生成的颜色应为全蓝色： cres = (0,0,1,1)。覆盖层的颜色可以是一些半透明的红色：cover = (1,0,0,0.5)。

点的颜色然后可以使用通常的计算colormixing公式为 cdot = (1,0,2,1)。

如您所见，需要蓝色通道2才能工作，这超出了颜色系统的范围。当然，您可能想验证对于任何其他颜色cover这仍然是正确的，但直观上已经很清楚：对于任何与透明颜色的混合cover，cdot的蓝色通道将大于1，产生不存在的颜色。