Pyplot 3d scatter：后面的点在前面的重叠点

Question

我正在使用 matplotlib 准备 3d 图，并且我对多个数据集的行为非常奇怪。我有两个数据集，它们基本上描述了 3d 中的两个壳：一个内壳和一个外壳。要在 3d 中绘制它们，我会这样做：

fig = plt.figure()

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

ax.scatter(outer_z[:n], outer_x[:n], outer_y[:n], c='black', marker='.', lw=0)
ax.scatter(inner_z[:n],  inner_x[:n], inner_y[:n], c='red', marker='.', lw=0)

ax.set_xlabel("Z")
ax.set_ylabel("X")
ax.set_zlabel("Y")

ax.set_xlim([-5,5])
ax.set_ylim([5,-5])
ax.set_zlim([-5,5])

（轴的顺序仅用于透视目的）。但是，当我保存图形时，我没有得到两个外壳：

我将一层放在另一层之上，明显在后面的点出现在前面。您可以在图片上看到，应该在内壳后面的外壳的一些点被绘制在内壳的前面。这真的很烦人，因为它不追求“3d 情节”的目的。有没有人知道为什么会发生这种情况以及如何解决？ 非常感谢！

Answer 1

我知道这不能解决您的问题，但也许可以解释它为什么会这样。

这与 Matplotlib 实际上没有 3D 引擎有关。 Mplot3D 获取您的点并将它们投影到 2D 图上的样子（对于每个对象），然后 Matplotlib 一次绘制每个对象； Matplotlib 是一个 2D 绘图框架，而 Mplot3D 是一种小技巧，可以让一些 3D 功能正常工作，而无需为 Matplotlib 编写一个成熟的 3D 引擎。

这意味着您绘制不同图的顺序（在这种情况下是您的红点和黑点）很重要，如果您在红点之后绘制黑点，它们将出现在红点的前面，无论他们的位置如何。

让我用另一个例子来说明这一点。

theta   = np.linspace(0, 2*np.pi, 100, endpoint=True)

helix_x = np.cos(3*theta)
helix_y = np.sin(3*theta)
helix_z = theta

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

line_x  = np.zeros(100)
line_y  = np.zeros(100)

ax.plot(line_x, line_y, theta, lw='3', color='r')
ax.plot(helix_x, helix_y, helix_z, lw='2', color='k')

ax.set_xlabel("Z")
ax.set_ylabel("X")
ax.set_zlabel("Y")

ax.set_xlim([-1.5,1.5])
ax.set_ylim([-1.5,1.5])
ax.set_zlim([0,2*np.pi])

这给出：

但是从顶视图你可以看到线在螺旋内：

但是，如果您交换绘制这些线的顺序：

ax.plot(line_x, line_y, theta, lw='3', color='r')
ax.plot(helix_x, helix_y, helix_z, lw='2', color='k')

然后您会看到在螺旋线之后绘制的线：

最终这意味着您必须手动确定哪些点将位于其他点的前面。然后您可以使用zorder 参数来确定哪些对象将在其他对象之前。但是您必须为每个视角（角度、仰角）执行此操作。在这种情况下，您可能必须将内线分成“infront_of_helix”和“behind_helix”部分，然后分别在螺旋线的前面和后面绘制它们。

我希望有人能对此事进行更多详细说明，因为我自己对这个话题很感兴趣。我知道 mplot3d 有一些基本方法可以确保在使用着色算法时首先显示前点，但我不确定。

Answer 2

非常感谢您的解释 :) 我认为确实可能是这样的。但是我忘了在我的问题中说，无论 ax.scatter 命令的顺序如何，都会发生同样的事情，这很奇怪。在阅读您的答案之前，我发现 ax.plot 命令不会发生这种情况。因此，我替换了：

ax.scatter(outer_z[:n], outer_x[:n], outer_y[:n], c='black', marker='.', lw=0)
ax.scatter(inner_z[:n],  inner_x[:n], inner_y[:n], c='red', marker='.', lw=0)

通过

ax.plot(outer_z[:n],  outer_x[:n], outer_y[:n], '.', markersize=1, color='black') 
ax.plot(inner_z[:n], inner_x[:n], inner_y[:n], '.', markersize=1, color='red') 

我得到了以下图片：

这对我有用。然而，我知道，如果我改变观点，我会让红色外壳出现在黑色外壳之上。我后来发现的一个问题是 .plot 函数没有 vmin 和 vmax 参数（与 .scatter 一样），这使得将颜色定义为从 vmin 和 vmax 开始的渐变变得更加困难......