Python matplotlib 3D散点图，标记颜色对应于RGB值

我已经使用mahotas将一张图片加载到numpy数组中

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

img

中的每个像素由RGB值数组表示：

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

我已经绘制了一个三维散点图，其中一个轴上有R值，第二个轴上有G值，第三个轴上有B值。这没有问题：

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()

（我现在正在绘制图像的第一列）

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如何根据每个图像像素的颜色为每个散点图点上色？i、 e.我想我想根据点的RGB值给点上色，但我不确定这是否可行？

是的，您可以这样做，但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_数组

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首先，让我解释一下发生了什么。

scatter

返回的

集合

有两个设置颜色的“系统”（缺少更好的术语）

如果使用

c

参数，则通过

ScalarMappable

系统设置颜色。这指定应通过将颜色映射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\u数组

方法）

除了

ScalarMappable

系统外，还可以独立设置集合的颜色。在这种情况下，您将使用

facecolors

kwarg

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举个简单的例子，这些点将随机指定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()

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在我的情况下，它将如何应用？