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如何美化 Matplotlib 3D坐标系

2021-04-11 09:34:01  阅读:28  来源: 互联网

标签:plt 1.0 color factor Matplotlib rcParams ax 坐标系 3D


前言

~mpl_toolkits.mplot3d 生成的3D坐标系背景色是灰色的,刻度线也向内延伸了,如果搭配上其他白色背景的 2D 图,看起来很奇怪,比如下面这张图:

未美化

网上有一些办法可以将3D坐标区的背景设置为白色,比如:

ax.w_xaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 1.0))
ax.w_yaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 1.0))
ax.w_zaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 1.0))

使用这段代码可以改变背景色,但是解决不了刻度线向内延伸的问题,有没有什么办法可以一劳永逸的解决这两个问题呢?

修改背景色

~mpl_toolkits.mplot3d.axis3d.Axis 的类属性定义处,有:

_AXINFO = {
        'x': {
            'i': 0,
            'tickdir': 1,
            'juggled': (1, 0, 2),
            'color': (0.95, 0.95, 0.95, 0.5),
        },
        'y': {
            'i': 1,
            'tickdir': 0,
            'juggled': (0, 1, 2),
            'color': (0.90, 0.90, 0.90, 0.5),
        },
        'z': {
            'i': 2,
            'tickdir': 0,
            'juggled': (0, 2, 1),
            'color': (0.925, 0.925, 0.925, 0.5),
        },
    }

很容易看出 color 的值控制着3个平面的背景色,把 3 个 color 的值全部改为 (1, 1, 1, 1) ,背景色就全部变成白色的了。

修改刻度线

~mpl_toolkits.mplot3d.axis3d.Axis 的构造函数中,有:

self._axinfo.update({
                'label': {
                    'va': 'center',
                    'ha': 'center'
                },
                'tick': {
                    'inward_factor': 0.2,
                    'outward_factor': 0.1,
                    'linewidth': {
                        True: (  # major
                            rcParams['xtick.major.width'] if adir in 'xz' else
                            rcParams['ytick.major.width']),
                        False: (  # minor
                            rcParams['xtick.minor.width'] if adir in 'xz' else
                            rcParams['ytick.minor.width']),
                    }
                },
                'axisline': {
                    'linewidth': rcParams['axes.linewidth'],
                    'color': rcParams['axes.edgecolor'],
                },
                'grid': {
                    'color': rcParams['grid.color'],
                    'linewidth': rcParams['grid.linewidth'],
                    'linestyle': rcParams['grid.linestyle'],
                },
            })

测试一波后,发现 inward_factor 控制刻度线向延伸部分的长度,outward_factor 控制向延伸部分的长度,把 inward_factor 的值改为 0.3 ,outward_factor 的值改为0,就再也见不到烦人的内刻度线了( ̄︶ ̄)↗ 。

测试

# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from matplotlib.gridspec import GridSpec
from sklearn.datasets import make_s_curve
from sklearn.manifold import MDS, LocallyLinearEmbedding, Isomap

plt.style.use(['matlab'])

# 创建数据
X, c = make_s_curve(1000, random_state=0)

# 数据降维
X_mds = MDS().fit_transform(X)
X_pca = PCA(2).fit_transform(X)
X_iso = Isomap(n_neighbors=10).fit_transform(X)
X_lle = LocallyLinearEmbedding(n_neighbors=10).fit_transform(X)
Xs = [X_pca, X_iso, X_lle, X_mds]
titles = [
    'Principal Components Analysis', 'Isometric Mapping',
    'Locally Linear Embedding', 'Multiple Dimensional Scaling'
]

# 绘制图像
fig = plt.figure('S型数据集上的流形学习', tight_layout=True)
gs = GridSpec(2, 3)
ax = fig.add_subplot(gs[:, 0], projection='3d')
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=c, cmap=plt.cm.Spectral)
ax.set(title='S curve', xlabel='x', ylabel='y', zlabel='z')
ax.view_init(14, -64)

for i, (x, title) in enumerate(zip(Xs, titles)):
    ax = fig.add_subplot(gs[i // 2, i + 1 - 2 * (i // 2)])
    ax.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=c, cmap=plt.cm.Spectral)
    ax.set_title(title)

plt.show()

代码 plt.style.use(['matlab']) 中用到的 mplstyle 文件见《如何美化 Matplotlib 的工具栏和绘图风格》,运行得到的图像如下:

美化后

至此美化大功告成,喜欢的话就点个赞吧 o( ̄▽ ̄)d

标签:plt,1.0,color,factor,Matplotlib,rcParams,ax,坐标系,3D
来源: https://www.cnblogs.com/zhiyiYo/p/14642975.html

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