这不是真正的 4D 数据。正如 Geoff 所说，它是 3D 标量数据，即您正在可视化三个变量的标量函数：$f(x,y,z)$.

有几种方法可以可视化此类数据，并且有许多工具可以帮助您。我将向您展示您可以制作的几种风格的情节。

1. 显示一个或多个的等高线图$f(x,y,z) = \text{(const.)}$表面，可能具有透明度。

   在数学中，

   ContourPlot3D[
    Abs[Sin[\[Pi] x] Sin[\[Pi] y] Sin[\[Pi] z]]^2 == 1/2,
    {x, -1, 1}, {y, -1, 1}, {z, -1, 1}]
   

   

   显示常数概率为 0.2、0.5 和 0.8 的曲面：

   ContourPlot3D[
    Abs[Sin[\[Pi] x] Sin[\[Pi] y] Sin[\[Pi] z]]^2,
    {x, -1, 1}, {y, -1, 1}, {z, -1, 1}, Contours -> {0.2, 0.5, 0.8}, 
    ContourStyle -> (Directive[#, Opacity[0.25]] & /@ {Yellow, Orange, Red}), 
    Lighting -> "Neutral", Mesh -> None]
   

   

2. 您可以进行某种类型的体积可视化，可能使用剪切和切片。您将能够为 3D 中的每个点指定颜色和不透明度。更高级的工具还可以让您选择传输函数。

   imgdata = 
     Table[Abs[Sin[\[Pi] x] Sin[\[Pi] y] Sin[\[Pi] z]]^2, 
       {x, -1., 1, .01}, {y, -1., 1, .01}, {z, -1., 1, .01}];
   
   img = Image3D[imgdata, ClipRange -> {{150, 200}, {0, 100}, {0, 200}}]
   

   

   切片通常会有所帮助，尤其是当您可以交互控制要显示的切片时。

   Image3DSlices[img, Range[1, 200, 10]]
   

   

这些示例旨在说明您可以尝试创建哪些类型的可视化。您可以使用许多不同的免费和商业工具来制作绘图。

在两个或三个空间维度上绘制的基于标量场的数据（温度、速度大小、压力、密度等）的传统方法使用颜色。请务必注意，配色方案的选择会扭曲您对数据的印象。因此，请勿使用彩虹配色方案。 （为什么，请参见此处、此处、此处和此处。）不幸的是，彩虹是 MATLAB 和 matplotlib 中的默认配色方案。

如果您想突出强度的变化，使用饱和度变化的方案效果很好，例如从白色（零密度）到黑色（最大密度）的方案。透明度也可以很好地发挥作用。使用颜色时 3-D 绘图的一个棘手问题是，您需要从多个角度查看数据以更全面地了解趋势和特征；您可能还需要绘制切片。