前提

点群:
代表点4つを基にして同じ分散を持つ点群120点(4*30点)を生成する
表示:
カラーマップ(teb10)を基にして点ごとに色をつけて表示

コード

sample.py

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#点群の生成

# 生成するグループの数
k = 4
# グループ毎の分散
sigma = [[20, 0, 0], [0, 20, 0], [0, 0, 20]]

# 座標を格納する空の配列を作成
x = np.empty((0,3))

# 配列の中に座標を格納
for ell in range(k):
    # グループ毎の代表点
    pc = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(3,)) 
   
    #代表点を基に分散sigmaの点を30点作成
    xs = np.random.multivariate_normal(pc,sigma,30)
    
    #xに３次元の座標を持った点群を格納
    x = np.concatenate([x,xs])
# 3次元座標を分割
x_ = x[...,0]
y_ = x[...,1]
z_ = x[...,2]

# plt.scatterで３次元にplot
# colormapを取ってくる
cmap = plt.get_cmap("tab10")

# 配列にcolorコードを格納
colors = np.empty((120,4)
for i in range(120):
    colors[i] = cmap(i % 10)

fig = plt.figure()
# projectionを3dと指定する
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.scatter(x_, y_, z_, color=colors)
plt.show()

結果

点ごとに色付きで表示できていることが確認できた

注意

ax = fig.add_subplot(projection='3d')で3dを明示的に設定することで３次元の表示ができる

詳細

コードの説明はおいおい追加する予定