[解決済み] 任意のデータを使って matplotlib で 4d プロットを作成する方法

質問

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私が知りたいのは、提案された解決策を、例えば、データの束（4列）に適用する方法です。

0.1 0 0.1 2.0
0.1 0 1.1 -0.498121712998
0.1 0 2.1 -0.49973005075
0.1 0 3.1 -0.499916082038
0.1 0 4.1 -0.499963726586
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3.1 2 3.1 -0.202935925412
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3.1 3 0.1 -7.94877050259e-06
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3.1 3 2.1 -0.0642253568271
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3.1 3 4.1 -0.261906474418
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4.1 0 0.1 4202.0
4.1 0 1.1 2.65740045079
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4.1 0 3.1 -0.358933906213
4.1 0 4.1 -0.439024390244
4.1 1 0.1 -1.11538537794e-05
4.1 1 1.1 -0.0144619860317
4.1 1 2.1 -0.0868190343718
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4.1 1 4.1 -0.308519215265
4.1 2 0.1 -6.50646078271e-06
4.1 2 1.1 -0.0085156584289
4.1 2 2.1 -0.0538784714494
4.1 2 3.1 -0.140215240068
4.1 2 4.1 -0.23746380125
4.1 3 0.1 -4.54421180079e-06
4.1 3 1.1 -0.00597669061814
4.1 3 2.1 -0.038839789599
4.1 3 3.1 -0.106675396816
4.1 3 4.1 -0.192922262523
4.1 4 0.1 -3.48562423225e-06
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4.1 4 2.1 -0.0303305231375
4.1 4 3.1 -0.0860368842133
4.1 4 4.1 -0.162420599686

初期問題の解答は

# Python-matplotlib Commands
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(-5, 5, .25)
Y = np.arange(-5, 5, .25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
Gx, Gy = np.gradient(Z) # gradients with respect to x and y
G = (Gx**2+Gy**2)**.5  # gradient magnitude
N = G/G.max()  # normalize 0..1
surf = ax.plot_surface(
    X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,
    facecolors=cm.jet(N),
    linewidth=0, antialiased=False, shade=False)
plt.show()

私が見る限り、これはすべての matplotlib-demo に当てはまりますが、変数 X, Y, Z はうまく準備されています。実際のケースでは、これは必ずしもそうではありません。

与えられた解を任意のデータで再利用するアイデアは？

どのように解決するのですか？

数学者はみんな関数を使った派手なサーフェスプロットを見せびらかしたがるのに、現実のデータを扱うのはおろそかにしています。提供されたサンプルコードでは、変数の関係が関数でモデル化されているので、グラデーションが使われています。 この例では、標準正規分布を使ってランダムなデータを生成してみます。

とにかく、最初の3つの変数を軸に、4番目の変数を色にして、4次元ランダム（任意）データを素早くプロットする方法を紹介します。

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
c = np.random.standard_normal(100)

img = ax.scatter(x, y, z, c=c, cmap=plt.hot())
fig.colorbar(img)
plt.show()

注：4次元には、ホットカラー（黄色から赤色）のヒートマップが使用されています

結果

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