带颜色条的3D散点图

Question

借鉴自Matplotlib文档页面上的一个例子，并稍微修改了一下代码，

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

def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zl, zh)
    cs = randrange(n, 0, 100)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

这样可以生成一个3D散点图，每个点都有不同的颜色（在这个例子中是随机颜色）。但是，想要给这个图加一个颜色条，发现用plt.colorbar()或者ax.colorbar()似乎都不管用，正确的做法是什么呢？

Answer 1

使用上面的回答并没有解决我的问题。颜色条的配色方案没有和坐标轴关联起来（另外，颜色条的范围也不对）：

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

data = np.random.rand(3, 100)
x, y, z = data  # for show
c = np.arange(len(x)) / len(x)  # create some colours

p = ax.scatter(x, y, z, c=plt.cm.magma(0.5*c))
ax.set_xlabel('$\psi_1$')
ax.set_ylabel('$\Phi$')
ax.set_zlabel('$\psi_2$')

ax.set_box_aspect([np.ptp(i) for i in data])  # equal aspect ratio

fig.colorbar(p, ax=ax)

解决办法（也可以参考这里）是要在ax.scatter中使用cmap：

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

data = np.random.rand(3, 100)
x, y, z = data  # for show
c = np.arange(len(x)) / len(x)  # create some colours

p = ax.scatter(x, y, z, c=0.5*c, cmap=plt.cm.magma)
ax.set_xlabel('$\psi_1$')
ax.set_ylabel('$\Phi$')
ax.set_zlabel('$\psi_2$')

ax.set_box_aspect([np.ptp(i) for i in data])  # equal aspect ratio

fig.colorbar(p, ax=ax)

Answer 2

这段代码会生成一个颜色条（虽然可能不是你想要的那种）：

把这一行：

ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)

替换成：

p = ax.scatter(xs, ys, zs, c=cs, marker=m)

然后在快要结束的时候使用：

fig.colorbar(p)