【Matplotlib】python绘图，同时沿x、y、z轴方向渐变颜色（按多轴渐变色）

通常绘制的图颜色只按一个方向渐变，如PCA降维后一个例子

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as npdef show_pca_2d():X = np.loadtxt("exp4/normal.txt",delimiter=",",dtype=np.float32)pca = PCA(n_components=2)newX = pca.fit_transform(X)print(pca.explained_variance_ratio_)xs = newX[:,0]ys = newX[:,1]plt.xlabel('component_x')plt.ylabel('component_y')# 沿x轴方向渐变颜色plt.scatter(xs,ys,c=xs)plt.show()

如何同时沿x，y轴方向渐变？后面不知是灵感来了还是怎么着，好玩改了下，结果真成了：

将代码倒数第二行：

plt.scatter(xs,ys,c=xs)

改成

plt.scatter(xs,ys,c=(xs+ys)/2)

即可

同样，三维绘图沿x，y，z轴方向同时渐变色也是依葫芦画瓢，将

scatter(xs, ys, zs, c=xs)

改成

scatter(xs, ys, zs, c=(xs+ys+zs)/3)

即可

图A 沿x轴方向渐变色图B 沿x、y、z轴同时渐变色

完整代码：

def show_pca_3d():X = np.loadtxt("exp4/normal.txt",delimiter=",",dtype=np.float32)pca = PCA(n_components=3)newX = pca.fit_transform(X)print(pca.explained_variance_ratio_)fig = plt.figure()ax = fig.gca(projection='3d')xs = newX[:,0]ys = newX[:,1]zs = newX[:,2]# 沿x轴渐变色# ax.scatter(xs, ys, zs, c=xs)# 沿x，y轴渐变色# ax.scatter(xs, ys, zs, c=(xs+ys)/2)# 沿x，y，z轴渐变色ax.scatter(xs, ys, zs, c=(xs+ys+zs)/3)ax.set_xlabel('X Label')ax.set_ylabel('Y Label')ax.set_zlabel('Z Label')plt.show()

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