3d Matplotlib：使用alpha打印三维数据

我有3D数据，即

数据。形状=（N，N，N）

。我计划做的是在3D中绘制这些数据，使用不同的颜色来反映

数据[x，y，z]

的值。如果某个值低于阈值，我希望该点完全不可见（

alpha=0

）。所以在这个意义上，我在寻找一个“3D等高线图”

matplotlib甚至可以这样做吗

谢谢你的建议

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我在mathematica中使用

ListContourPlot3D

找到了一个解决方案。如果matplotlib有一个等价物，请让我知道，谢谢

这当然是可能的，请参见下面的示例，其中3个nxm网格在彼此上方绘制。请注意，中间的一个已屏蔽数据（在本例中）高于某个阈值。可以使用colormap的cmap.set_bad（）属性来控制alpha

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import mpl_toolkits.mplot3d.art3d as art3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
fig.text(.5,.9, 'Fancy plot', ha='center', size=14)

ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_zticklabels([])

cmap=plt.cm.RdYlGn
cmap.set_bad('white', alpha=0)

p = ax.pcolor(x, y, ndvi1data, cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(p, 0)

q = ax.pcolor(x, y, np.ma.masked_where(ndvi2data>100,ndvi2data), cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(q, 5)

o = ax.pcolor(x, y, ndvi3data, cmap=cmap)
art3d.poly_collection_2d_to_3d(o, 10)

ax.set_xlim([x[0,0], x[-1,0]])
ax.set_ylim([y[0,0], y[0,-1]])
ax.set_zlim([0,10])

fig.colorbar(p)

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还可以查看

mayavi

，它构建于VTK之上，拥有各种各样的3D工具。