带有与RGB值对应的标记颜色的matplotlib三维散点图

Question

我已经用麻将把一张图片加载到一个numpy数组中。

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

img中的每个像素由一个RGB值数组表示：

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

我在一个轴上画了一个R值，在第二个轴上画了G值，在第三个轴上画了B值的三维散点图。这没问题：

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()

（我只是暂时绘制图像的第一列）。

如何根据每个图像像素的颜色为每个散点图点上色？i、 我想我想按点的RGB值给它们上色，但我不确定这是否可能？

Answer 1

是的，您可以这样做，但是需要通过一个独立的机制来完成，而不是通过c参数。简而言之，使用facecolors=rgb_array。

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首先，让我解释一下发生了什么。scatter返回的Collection有两个用于设置颜色的“系统”（因为缺少更好的术语）。

如果使用c参数，则通过ScalarMappable“系统”设置颜色。这指定应该通过将colormap应用于单个变量来控制颜色。（这是从ScalarMappable继承的任何东西的set_array方法。）

除了ScalarMappable系统之外，还可以独立设置集合的颜色。在这种情况下，您可以使用facecolorskwarg。

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作为一个快速示例，这些点将具有随机指定的rgb颜色：

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()