如何根据最高和最低或在python中3d条形图的某个截止值为变量着色

Question

我想在我的 3D 条形图中基于一些值或梯度从最低到最高值的切割为 z 赋予不同的渐变颜色，即数值变量。我想设置条件说如果 dz >=50 然后是绿色颜色栏，否则为红色 ba。附上代码，如果有任何解决方案，请分享。

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

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

ax.set_xlabel("Cumulative HH's")
ax.set_ylabel("Index") 
ax.set_zlabel("# Observations")

xpos = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]#
ypos = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24]#
zpos = np.zeros(12)

dx = np.ones(12)
dy = np.ones(12)
dz = [100,3,47,35,8,59,24,19,89,60,11,25]
colors=['pink']
ax.bar3d(xpos,ypos,zpos,dx,dy,dz,color=colors)

Answer 1

bar3d 的 color= 参数可以是一个颜色列表，每条有一个条目。可以使用颜色图构建这样的列表。

这是一个使用平滑范围为条形着色的示例，绿色表示最高，红色表示最低。将颜色图更改为 cmap = plt.cm.get_cmap('RdYlGn', 2) 会将高于平均值的所有条形着色为绿色，其余条形着色为红色。要将拆分条件准确设置为 50，您可以将 norm 更改为 norm = mcolors.Normalize(0, 100)。

如果只需要几种不同的颜色，最简单的方法就是忘记 cmap 和 norm 而直接使用：

colors = ['limegreen' if u > 50 else 'crimson' for u in dz]

这是一个完整的例子：

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

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

ax.set_xlabel("Cumulative HH's")
ax.set_ylabel("Index")
ax.set_zlabel("# Observations")

xpos = np.arange(1, 13)
ypos = np.arange(2, 26, 2)
zpos = np.zeros(12)

dx = np.ones(12)
dy = np.ones(12)
dz = [100, 3, 47, 35, 8, 59, 24, 19, 89, 60, 11, 25]
cmap = plt.cm.get_cmap('RdYlGn')
norm = mcolors.Normalize(min(dz), max(dz))
colors = [cmap(norm(u)) for u in dz]
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=colors)

plt.show()

左边是一个颜色范围的例子，右边是一个只有两种颜色的例子：