Правильный способ представления четырех точек измерения с использованием цветов в разбросе matplotlib. ⇐ Python

[Anonymous]

В настоящее время я пытаюсь представить набор четырехмерных точек в 3D пространстве, используя разброс matplotlib. Для этого я представляю 4-е измерение как цвет точки 3D.

В соответствии с этим я хочу напечатать цветные точки. Следовательно, цвет этой точки зависит от 4-й компоненты точки.

Я хочу использовать спектральную цветовую карту.
Мне уже удалось, но я использовал оттенки серого, и мне этого изображения недостаточно.

Мне действительно нужно использовать спектральную карту цветов. Итак, следующий код был моей последней попыткой, прежде чем спросить здесь:

Код: Выделить всё

inicioVertices=5
finalVertices=10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
datos={}
for vertice in range(inicioVertices,finalVertices):
print(vertice)
for arista in range(vertice, vertice*(vertice-1)/2):
for k in range(vertice//4,vertice+1):
media=0.0
for n in range(10):
g=nx.dense_gnm_random_graph(vertice,arista)
inicio=time.time()
recubrimientoVertices(g,k)
diferencia=time.time()-inicio
media+=diferencia
aux=media
media=aux/10

datos[(vertice,arista,k)]=media
mMin=0.00054
mMax=0.067

normalizada=(media-mMin)/(mMax-mMin)
cmap = cm.ScalarMappable( cmap = plt.get_cmap('spectral'))

print(media)
ax.scatter(vertice, arista, k, c= cmap.to_rgba(normalizada), marker='o',s=40)
print("max"+str(max(datos.values())))
print("min"+str(min(datos.values())))
ax.set_xlabel('Vertices')
ax.set_ylabel('Aristas')
ax.set_zlabel('K')
plt.show()

Код: Выделить всё

media

— это четвертое значение компонента, а нормализация — это нормализованное значение для этого компонента, поэтому нормализация всегда будет числом в этом интервале [0,1]. Это представление, возвращаемое предыдущим кодом:




Как видите, все точки напечатаны черным цветом. Надеюсь, кто-нибудь сможет мне с этим помочь, спасибо.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/307 ... ib-scatter