Pythonでの4Dベクトルの可視化

Question

類似サイトには、Representing 4D data in mplot 3D using colormapsまたはHow to make a 4d plot using Python with matplotlibのような過去の質問がありましたが、私が見つけた限り、私の具体的な問題には答えられません。

私は私の処分で、以下のデータを持っている：

x1 = numpy.logspace(-100, 20, num=13, base=2) 
x2 = numpy.logspace(-100, 20, num=13, base=2) 
x3 = numpy.logspace(-5, 5, num=11, base=10) 

y = [...] 

だから、13個の要素と11個の要素を持つ1つのベクターと2つのベクトルになります。次に、yは、13×13 * 11の変数であり、の、x1,x2,の要素の組み合わせごとにyに対応する値があります。

このデータを視覚化するための洗練された方法がPythonにあるかどうかは疑問です。私は3番目の変数 - - の例では、私の場合はそれがyであるのに対して、私が投稿したリンクのように、3Dプロットとカラーマッピングを組み合わせることを考えていました。 x1,x2およびの機能を有する。

これを単一のグラフまたはできるだけ少ないグラフで実現する方法はありますか？

編集：アイデアは、例えば、各カラーマップがの値に対応するカラーマップ11を、プロットするかもしれません。ダミー例：

はどのようにこれが達成されるだろうか？

Answer 1

は、大まかに言えば、あなたはこのような何かを行うことができます：// stackoverflowの：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x1 = np.logspace(-100, 20, num=13, base=2) 
x2 = np.logspace(-100, 20, num=13, base=2) 
x3 = np.logspace(-5, 5, num=11, base=10) 
y = np.random.rand(len(x3), len(x2), len(x1)) 

fig, axes = plt.subplots(ncols=4, nrows=3) 
fig.subplots_adjust(right=0.8, wspace=0.25, hspace=0.05) 
for i, ax in enumerate(axes.flatten()): 
    if i < len(x3): 
     ax.set_xticks([0,6,12]) 
     ax.set_yticks([0,6,12]) 
     ax.set_yticklabels([]); ax.set_xticklabels([]) 
     im = ax.imshow(y[i, :,:], vmin=0, vmax=1, aspect="equal") 
     if i % 4 == 0: 
      ax.set_yticklabels([r"$2^{-100}$",r"$2^{-40}$",r"$2^{20}$"]) 
     if i >=8: 
      ax.set_xticklabels([r"$2^{-100}$",r"$2^{-40}$",r"$2^{20}$"])  
    else: 
     ax.axis("off") 

nax = fig.add_subplot(111, frame_on=False) 
nax.set_xticks([]) 
nax.set_yticks([]) 
nax.set_xlabel('xlabel', labelpad=20) 
nax.set_ylabel('ylabel', labelpad=40) 

cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.02, 0.7]) 
fig.colorbar(im, cax=cbar_ax) 

plt.show()