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matplotlibの値が0の点の非表示

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simasimaa

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

data=np.zeros((25,25,25))
data[24][0][0]=30
X,Y,Z = np.meshgrid(range(data.shape[0]), range(data.shape[1]), range(data.shape[2]))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d', aspect='equal')
sc = ax.scatter(X, Y, Z, vmin=-30,vmax=30,c=data, alpha=0.3, cmap='seismic')
fig.colorbar(sc)
plt.show()

dataは現在x、y、zの3軸とその値とあわせて4軸持っており、一点以外は値が0です。私が解きたい問題では値を持っている点は徐々に増えていき、それを3Dで可視化しようと思うのですが、0の点の数が多すぎて実行結果のように黒くなってしまいます。値を持っている点が増えていく様子を描写したいのですが、値0の点のみ描写しない方法、または点のふちをなくすことを考えています。どのように書けばいいでしょうか。よろしくお願いします。![イメージ説明説明](7c33b38d651045b8c3ed1d30c22631c3.png)](98ec37484e86fee4bebe0ac8cebb9a0c.png)

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まず、marker のエッジ色ですが、ax.scatter() の引数で edgecolor=None または edgecolor='fase' で facecolor と同色になるかと思います。

次に、値0の点のみ描写しない方法ですが、データ自体を編集する方法もありますが、colormap を修正する方法が比較的簡単なのでこちらを説明します。

現在colormap に seismic を使用しているようですので、まずはこれを

import matplotlib.pyplot as plt

cm = plt.cm.seismic
cm_list = cm(np.arange(cm.N))
print(cm_list)

とすると、cm.N 諧調(256階調になっているはず)で seismic のデータ配列を得ることができます。
この配列の4列目がalpha値(透明度)なので

# 全体の透明度を0.3に設定
cm_list[:, -1] = 0.3
# 中心部(127,128行目) の透明度を 0 に設定
cm_list[[127,128], -1] = 0.

などと書き換えて、最後に

from matplotlib.colors import ListedColormap
mycmap = ListedColormap(cm_list)

とするとカスタム版の seismic が作成できます。
あとはこれを ax.scatter() にて

sc = ax.scatter(X, Y, Z, vmin=-30,vmax=30, c=data, cmap=mycmap)

cmapに設定すると、0 付近の値が表示されていない(透明色で表示されている)はずです。

ax.scatter()の引数で alpha=0.3 を設定してしまうと、その値
が優先される為、colormap で設定した alpha値が 無視されるので注意してください。

今回は説明の簡略化の為に、中心のみ alpha値を 0 に書き換えましたが、0に近づく毎に aplpa値を段階的に下げていくなどの処理があったほうがよいかもしれません。

最後に、一応動くコードを置いておきます。

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

# data生成
data=np.zeros((25,25,25))
data[24][0][0]=30
data[24][0][0]=30
c = np.zeros((25,25,25))
X,Y,Z = np.meshgrid(range(data.shape[0]), range(data.shape[1]), range(data.shape[2]))

# colormap生成
cm = plt.cm.seismic
cm_list = cm(np.arange(cm.N))
cm_list[:, -1] = 0.3
cm_list[[127,128], -1] = 0
mycmap = ListedColormap(cm_list)

# 描写処理
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d', aspect='equal')
sc = ax.scatter(X, Y, Z, vmin=-30,vmax=30,c=data, cmap=mycmap, edgecolor=None)
fig.colorbar(sc)
plt.show()

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  • 2017/10/11 17:50

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