Python 3.x 如何有效地添加或更新三维曲线的颜色（无for loop）？

问题:

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

有没有一种方法可以比我目前所做的更有效地为3D曲线图添加颜色（例如，避免循环）

有没有一种方法可以在不重新绘制图形的情况下更新图形的颜色

有没有一种方法可以更新一个或多个坐标向量而无需重新绘制

说明：

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

我正在绘制3D曲线图，其颜色与下面示例中的颜色相似。我的实际图表中的点数很高，比如

n>10000

，这使得这种方法非常缓慢

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

此外，坐标和颜色与固定数量的点相关联，这使得曲线取决于另一个变量（即时间）。因此，我希望绘制一次点，然后更新一个或所有向量（

x

，

y

，

z

，

c

），以加快每个时间步的绘制。 编辑：在Matlab中，可以执行以下操作来更新已绘制顶点/点的坐标。该示例使用面片而不是线段，但概念相同：

v = [2 4; 2 8; 8 4; 5 0; 5 2; 8 0];
f = [1 2 3; 4 5 6];
col = [0; 1];
figure
p = patch('Faces',f,'Vertices',v,'FaceVertexCData',col,'FaceColor','flat');
colorbar
pause(1)
v = [1 3; 1 9;9 1; 5 0; 5 2; 8 0];
p.Vertices = v; % this updates the point coordinates which I would like to do for the line segments in my python plot.  
drawnow

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

使用的代码：

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

n = 100
x = np.arange(n)
y = np.arange(n)
z = np.arange(n)
colors = np.arange(n)/n

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
for i in range(1,len(x)-1):
    ax.plot(x[i-1:i+1], \
            y[i-1:i+1], \
            z[i-1:i+1], \
            c = plt.cm.jet(colors[i]))
plt.show()

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

编辑： 关于我的问题1：根据GBOFI的建议，我研究了matplotlib.collections.LineCollection，现在可以更快地绘制线段。我也用了这个答案

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

---

编辑：按照中的建议，使用线条集合。它们甚至比下面的

scatter

方法更快

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

---

如果不需要线段，则可以使用

散点

批量绘制所有数据点，这允许每个数据点使用不同的颜色，而且速度非常快

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

下面是一个小演示：

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

将numpy导入为np
从mpl_工具包导入mplot3d
将matplotlib.pyplot作为plt导入
n=100
x=np.arange（n）
y=np.arange（n）
z=np.arange（n）
颜色=np.arange（n）/n
图=plt.图（图尺寸=（12,5））
ax=图添加_子图（1,2,1，投影='3d'）
对于范围（1，len（x）-1）内的i：
ax.绘图（x[i-1:i+1]，y[i-1:i+1]，z[i-1:i+1]，c=plt.cm.jet（颜色[i]））
ax.set\uxlim（0，n），ax.set\uylim（0，n），ax.set\uzlim（0，n）
ax=图添加_子图（1,2,2，投影='3d'）
最大散射（x，y，z，s=1，c=colors，cmap='jet'）
ax.set\uxlim（0，n），ax.set\uylim（0，n），ax.set\uzlim（0，n）
plt.show（）

我用

n=100

和

n=10000

做了一个小测试，并对两次运行进行了计时：

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

左侧是代码绘制线段，右侧是

散布版。由您决定是否需要线段来可视化希望用绘图表达的所需效果。至少对于
n=10000
，我个人几乎看不出两个版本之间有什么区别

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

但是，显而易见的是计算时间的差异！您现在甚至可以在更改
x
、
y
、
z
、
c
中的任何一项时重新绘制所有数据

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

希望有帮助
 我从您上次的编辑开始，包括所需的导入

In [1]: import numpy as np 
   ...: import matplotlib.pyplot as plt 
   ...: from mpl_toolkits import mplot3d 
   ...: from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Line3DCollection     

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

接下来，准备
LineCollection
——注意，我在调用中指定了一个colormap，并保留了数据结构的句柄（与您的代码不同）

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>


In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

当然，只要重新绘制
lc
，您就可以根据需要更改颜色映射数组

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

In [3]: lc.set_array(colors) ; ax.draw_artist(lc)                                         

在重新更改
xyz
数据时，您可以使用适当的setter（即
lc.set_segments
）来更改段，但我将在回答中忽略这一点

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>

最后，您可以在
plt.colorbar（lc）
`
中添加一个颜色条，您可以使用@gboffi，这是我第一个问题的一个很好的解决方案。我已经用一些代码编辑了我的问题，这些代码是关于我现在如何使用LineCollection进行编辑的。关于另外两个问题，您是否知道“段”和“颜色”是否是我可以访问并设置为不同值的属性，因此我只需更新绘图，而不需要制作新绘图？在解释器内播放（我建议使用IPython shell）我可以看到
LineCollection
对象具有
set\u color
和
set\u segments
方法。我不知道下一步该做什么，但（归结起来就是ax.draw\u artist（我的lc）

）似乎很有希望。感谢您抽出时间为我的问题提供答案。我使用了GBOFI建议的LineCollection。这是一个很好的答案，可以解决OP问题（尽管不是以最佳方式），代码清晰，基准：+1

In [2]: fig = plt.figure() 
   ...: ax = plt.axes(projection='3d') 
   ...: n = 100 
   ...: x = np.arange(n)/n 
   ...: y = np.arange(n)/n 
   ...: z = np.arange(n)/n 
   ...: colors = np.arange(n)/n 
   ...: points = np.array([x, y, z]).T.reshape(-1, 1, 3) 
   ...: segs = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1) 
   ...: lc = Line3DCollection(segs, cmap='plasma', linewidth=4) 
   ...: ax.add_collection(lc)                                                             
Out[2]: <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3DCollection at 0x7f0528cdec10>