Polecenie color matplotlib plot_surface z gradientem powierzchni

Question

Chciałbym przekonwertować polecenie surfowania z MATLAB na polecenie plot_surface w matplotlib.

Wyzwaniem, przed którym stoję, jest użycie funkcji cmap w komendzie plot_surface w celu pokolorowania powierzchni gradientem.

Oto Matlab skrypt

% Matlab Commands 
x = -5:.25:5; y = x 
[x,y] = meshgrid(x); 
R = sqrt(x.^2 + y.^2); 
Z = sin(R) 
surf(x,y,Z,gradient(Z)) 

Postać z takiego polecenia można znaleźć tutaj. (http://www.mathworks.com/help/techdoc/visualize/f0-18164.html#f0-46458)

Oto pyton skrypcie Przy użyciu Python i matplotlib stworzyć podobną funkcję jestem niezdolny do barwienia powierzchni z gradientem.

# Python-matplotlib Commands 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from matplotlib import cm 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
X = np.arange(-5, 5, 0.25) 
Y = np.arange(-5, 5, 0.25) 
X, Y = np.meshgrid(X, Y) 
R = np.sqrt(X**2 + Y**2) 
Z = np.sin(R) 
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=gradient(Z), linewidth=0, antialiased=False) 
plt.show() 

pojawia się następujący komunikat o błędzie:

Traceback (most recent call last): 
    File "<ipython console>", line 1, in <module> 
    File "C:\Python26\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\startup.py", line 122, in runfile 
    execfile(filename, glbs) 
    File "C:\Documents and Settings\mramacha\My Documents\Python\Candela\tmp.py", line 13, in <module> 
    surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=gradient(Z), linewidth=0, antialiased=False) 
    File "C:\Python26\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py", line 729, in plot_surface 
    polyc = art3d.Poly3DCollection(polys, *args, **kwargs) 
    File "C:\Python26\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\art3d.py", line 344, in __init__ 
    PolyCollection.__init__(self, verts, *args, **kwargs) 
    File "C:\Python26\lib\site-packages\matplotlib\collections.py", line 570, in __init__ 
    Collection.__init__(self,**kwargs) 
    File "C:\Python26\lib\site-packages\matplotlib\collections.py", line 86, in __init__ 
    cm.ScalarMappable.__init__(self, norm, cmap) 
    File "C:\Python26\lib\site-packages\matplotlib\cm.py", line 155, in __init__ 
    self.cmap = get_cmap(cmap) 
    File "C:\Python26\lib\site-packages\matplotlib\cm.py", line 126, in get_cmap 
    if name in cmap_d: 
TypeError: unhashable type: 'list' 

Jakiekolwiek wejścia byłoby pomocne.

Praboo

Answer 1

Po pierwsze, wygląda na to, chcesz kolory odwzorowane od wielkości gradientu. Próbujesz użyć wektorów gradientowych, dlatego pojawia się błąd "listy".

Po drugie, możesz podać cmap, ale definiuje tylko, jak chcesz, aby wartości Z były odwzorowane na kolor. Jeśli chcesz uzyskać nowe kolory twarzy, użyj facecolors argument.

Po trzecie, należy znormalizować wartości do 0..1, a następnie mapować je poprzez mapę kolorów. (Myślę, że istnieje inny sposób, ale podzielenie wielkości przez max jest dość prosty)

Oto kod:

# Python-matplotlib Commands 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from matplotlib import cm 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
X = np.arange(-5, 5, .25) 
Y = np.arange(-5, 5, .25) 
X, Y = np.meshgrid(X, Y) 
R = np.sqrt(X**2 + Y**2) 
Z = np.sin(R) 
Gx, Gy = np.gradient(Z) # gradients with respect to x and y 
G = (Gx**2+Gy**2)**.5 # gradient magnitude 
N = G/G.max() # normalize 0..1 
surf = ax.plot_surface(
    X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, 
    facecolors=cm.jet(N), 
    linewidth=0, antialiased=False, shade=False) 
plt.show() 

A wynik: