matplotlibで4Dプロットをしたい。

Question

Z（β,η）という二変数関数をカラープロットすることはmatplotlibで容易にできます。

一方で、Z(β,η,h)という三変数関数があったときに、この画像（クリック）にあるように、
Z(β,η,-1),Z(β,η,-0.5),Z(β,η,0),Z(β,η,0.5),Z(β,η,1)のカラープロットを高さ方向に並べることによって、三変数関数を上手くプロットをしたいのですが、matplotlibでどのようにすればよいでしょうか。

既に、

def function_Z(β,η):
  h = 0
  val = (適当な処置)

  return val

B,Η = np.meshgrid(β,η)
Z[i][j] = function_Z(B,H) 
plt.pcolor(B, H, Z)

とすることでZ(β,η,0)をカラープロットすることはできています。

Comments

[Fallout_18]

この図って、ただヒートマップを-1,-0.5,....0.5,1に置いただけではないのですか？

[physics303]

そうです。そういう図を得たいのです。

Answer 1

同様の質問Plot multiple heatmap planes in 3D matplotlib plotを見つけましたが回答がついていませんね。
2d slices in 3d plot #3919を参考にして、3D上に複数平面を配置することはできました。
が、これで力尽きて平面毎に色分布（関数）変える方法やカラーバー配置などは実現できませんでした…

他、参考：
Matplotlib - Wrong overlapping when plotting two 3D surfaces on the same axes

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

n_pts = 10 # x,yのセル分割数および色値の分解能

# 平面毎に色データを作成

# 平面１と２
ary1 = (np.mgrid[-1:1:1j*n_pts, -1:1:1j*n_pts, -1:1:1j*n_pts]**2).sum(0) # これで色値分布がきまる？
n_x, n_y, n_z = ary1.shape # n_pts,n_pts,n_pts
z_cut1 = ary1[:,:,n_z//2]
min_val1,max_val1 = z_cut1.min(),z_cut1.max()
z_val1 = (z_cut1-min_val1)/(max_val1-min_val1)
print(z_cut1.shape)
print(z_val1)

# 平面３
ary3 = (np.mgrid[-1:1:1j*n_pts, -1:1:1j*n_pts, -1:1:1j*n_pts]**2).sum(0) # どう変えればいいのか？
z_cut3 = ary3[:,:,np.abs(n_z)//2]
min_val3,max_val3 = z_cut3.min(),z_cut3.max()
z_val3 = (z_cut3-min_val3)/(max_val3-min_val3)

# xy平面に平行で5刻みに平面を配置
X, Y = np.mgrid[0:n_x,0:n_y]
Z0 = n_z//2 * np.ones((n_x, n_y))
Z1,Z2,Z3 = Z0, Z0+5, Z0+10

# カラーマップ
cm1 = plt.cm.YlOrRd # 黄 -> オレンジ -> 赤	
cm2 = plt.cm.RdPu   # 赤 -> 紫
cm3 = plt.cm.GnBu   # 緑 -> 青

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.plot_surface(X,Y,Z1, facecolors=cm1(z_val1), shade=False)
ax.plot_surface(X,Y,Z2, facecolors=cm2(z_val1), shade=False)
ax.plot_surface(X,Y,Z3, facecolors=cm3(z_val3), shade=False)
plt.show()