查看 3D 阵列
Viewing 3D array
我有 3D 数组标准化(0 到 1 之间)数据,我想以 python like this 的 3D 格式查看它,颜色与数组中的值匹配。
三维数组
您可以将 matplotlib.pyplot.scatter
与 3D 投影一起使用:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.random.random(size=(20, 10, 5))
ax = plt.subplot(projection='3d')
grid = np.meshgrid(np.arange(a.shape[2]),
np.arange(a.shape[1]),
np.arange(a.shape[0]))
x = ax.scatter(*grid, c=a)
plt.colorbar(x)
二维数组
您可以使用 matplotlib.pyplot.imshow
:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.random.random(size=(50,100))
plt.imshow(a, vmin=0, vmax=1)
plt.colorbar()
输出:
我有 3D 数组标准化(0 到 1 之间)数据,我想以 python like this 的 3D 格式查看它,颜色与数组中的值匹配。
三维数组
您可以将 matplotlib.pyplot.scatter
与 3D 投影一起使用:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.random.random(size=(20, 10, 5))
ax = plt.subplot(projection='3d')
grid = np.meshgrid(np.arange(a.shape[2]),
np.arange(a.shape[1]),
np.arange(a.shape[0]))
x = ax.scatter(*grid, c=a)
plt.colorbar(x)
二维数组
您可以使用 matplotlib.pyplot.imshow
:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.random.random(size=(50,100))
plt.imshow(a, vmin=0, vmax=1)
plt.colorbar()
输出: