Matplotlib 给3D图表添加强度

在本文中，我们将介绍如何使用Python中的Matplotlib库在3D图形上附加强度。为了更好地理解，我们首先介绍一下Matplotlib和3D图形。

Matplotlib是一个一流的绘图库，广泛用于一系列的数据可视化项目。它可用于生成条形图、折线图、散点图等等。对于3D图形，不仅Matplotlib具有出色的功能，且简单易用。3D图形在科学学科中非常常见，例如，化学、物理、生理学等。

为了更好地理解，我们首先看下Matplotlib如何绘制3D图形。首先，我们需要进行几个导入操作：

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

现在，我们使用numpy生成一些数据来绘制3D图形：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.2)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=5, cstride=5)
plt.show()

上面的代码使用numpy生成一些数据，并使用Matplotlib绘制3D表面图

现在，我们将介绍如何在该3D图形中添加颜色映射和透明度，从而附加强度。

阅读更多：Matplotlib 教程

添加颜色映射

我们将在上面的表面图中添加颜色映射，使每个顶点都有一个特定的颜色。

首先，我们必须计算出每个顶点的颜色。使用numpy的linalg.norm()函数，我们可以计算每个点到原点的距离，然后使用这个距离作为特征来定义颜色。

from matplotlib import cm

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.2)
norm = plt.Normalize(Z.min(), Z.max())
colors = cm.jet(norm(Z))

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=5, cstride=5, facecolors=colors)
plt.show()

上述代码使用cm.jet（）生成一个颜色映射，然后将它应用到3D图形的各个顶点上。

在这个颜色映射中，暗蓝色表示低值，暗红色表示高值。因为中间值被定义为0值，它们呈现为黄色。

添加透明度

我们将在上述3D图形中添加透明度。每个顶点的透明度将通过距离计算得到，即距离越远，透明度越高。在这个颜色映射下，透明度越高的顶点颜色将越接近背景色，变得更加模糊。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.2)
norm = plt.Normalize(Z.min(), Z.max())
colors = cm.jet(norm(Z))
distances = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2 + Z ** 2)
alpha = np.exp(-distances / distances.max())

surf =ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=5, cstride=5, facecolors=colors, alpha=alpha)
plt.show()

上述代码定义了一个距离度量，然后使用exp（）函数计算每个顶点的透明度值。最后，将该透明度值应用于3D图形的各个顶点。

在这里，颜色映射沿着z轴进行变化，并且透明度沿着各个方向变化。