python 绘制三维图上增加颜色图例

在Python的Matplotlib库中，如果你想要在绘制三维图像时添加颜色图例，通常是在`scatter`、`hexbin` 或 `pcolormesh` 等函数中，它们可以自动根据数据的颜色生成图例。例如，假设你在画散点图时使用了颜色编码：

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

# 创建一些随机数据
x, y, z = np.random.rand(3, 100)

# 创建一个3D图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制散点，赋予每个点一个颜色
c = np.random.rand(100)  # 颜色数组
ax.scatter(x, y, z, c=c)

# 添加颜色条图例
cbar = ax.figure.colorbar(mappable=ax.collections[0], label='Color Scale')  # mappable是scatter返回的对象
cbar.ax.tick_params(labelsize=10)  # 调整图例标签大小

plt.show()

在这里，`colorbar`函数会自动识别`scatter`的`c`参数，并生成相应的图例。

如果你的数据颜色不是连续的，或者你想更精确地控制图例内容，你还可以直接手动创建颜色图例：

cmap = ...  # 选择合适的颜色映射
norm = ...  # 制定颜色比例范围
cb = plt.colorbar(mappable=mappable, cmap=cmap, norm=norm, label='Custom Color Legend')