设置 matplotlib 3d plot 纵横比

Question

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

设置纵横比适用于 2d 图：

ax = plt.axes()
ax.plot([0,1],[0,10])
ax.set_aspect('equal','box')

但不适用于 3d：

ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot([0,1],[0,1],[0,10])
ax.set_aspect('equal','box')

3d 案例是否有不同的语法，或者它没有实现？

Answer 1

从 matplotlib 3.3.0 开始， Axes3D.set_box_aspect似乎是推荐的方法。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xs, ys, zs = ...
ax = plt.axes(projection='3d')

ax.set_box_aspect((np.ptp(xs), np.ptp(ys), np.ptp(zs)))  # aspect ratio is 1:1:1 in data space

ax.plot(xs, ys, zs)

Answer 2

我没有尝试所有这些答案，但是这个 kludge 为我做到了：

def axisEqual3D(ax):
    extents = np.array([getattr(ax, 'get_{}lim'.format(dim))() for dim in 'xyz'])
    sz = extents[:,1] - extents[:,0]
    centers = np.mean(extents, axis=1)
    maxsize = max(abs(sz))
    r = maxsize/2
    for ctr, dim in zip(centers, 'xyz'):
        getattr(ax, 'set_{}lim'.format(dim))(ctr - r, ctr + r)

Answer 3

看起来这个功能已经被添加了，所以我想我会像我一样为将来通过这个线程的人添加一个答案：

fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.5)*1.5) #Adjusts the aspect ratio and enlarges the figure (text does not enlarge)
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

figaspect(0.5)使图形宽是高的两倍。 然后*1.5增加了图形的大小。 标签等不会增加，因此这是一种使图表看起来不那么被标签混乱的方法。

Answer 4

如果你知道界限，例如。 +-3 以 (0,0,0) 为中心，您可以像这样添加不可见点：

import numpy as np
import pylab as pl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = pl.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_aspect('equal')
MAX = 3
for direction in (-1, 1):
    for point in np.diag(direction * MAX * np.array([1,1,1])):
        ax.plot([point[0]], [point[1]], [point[2]], 'w')

Answer 5

我认为设置正确的“盒子方面”是一个很好的解决方案：

ax.set_box_aspect(aspect = (1,1,1))

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_box_aspect(aspect = (1,1,1))

ax.plot(dataX,dataY,dataZ)

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html?highlight=3d%20set_box_aspect#mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.set_box_aspect

Answer 6

如果您知道边界，您还可以通过以下方式设置纵横比：

ax.auto_scale_xyz([minbound, maxbound], [minbound, maxbound], [minbound, maxbound])

Answer 7

另一个有用的（希望是）解决方案，例如，当需要更新已经存在的图形时：

world_limits = ax.get_w_lims()
ax.set_box_aspect((world_limits[1]-world_limits[0],world_limits[3]-world_limits[2],world_limits[5]-world_limits[4]))

get_w_lims()

set_box_aspect()

Answer 8

我的理解基本上是这还没有实现（参见GitHub 中的这个错误）。 我也希望它尽快实施。 有关可能的解决方案，请参阅此链接（我自己没有测试过）。

Answer 9

Matt Panzer 回答的后续行动。

limits = np.array([getattr(ax, f'get_{axis}lim')() for axis in 'xyz'])
ax.set_box_aspect(np.ptp(limits, axis=1))

这可能很快就会变得不必要，因为正在进行拉取请求以使ax.set_aspect('equal')工作。

Answer 10

从 matplotlib 3.6.0 开始，此功能已通过快捷方式ax.set_aspect('equal')添加。 其他选项是'equalxy' 、 'equalxz'和'equalyz' ，仅将两个方向设置为相等的纵横比。 这会更改数据限制，如下例所示。

在即将发布的 3.7.0 中，您将能够通过命令ax.set_aspect('equal', adjustable='box')更改 plot 盒子纵横比而不是数据限制。 （感谢@tfpf 在这里实现了另一个答案，）要获得原始行为，请使用adjustable='datalim' 。

Answer 11

Matt Panzer 的回答对我有用，但我花了一段时间才弄清楚我遇到的问题。 如果您将多个数据集绘制到同一张图中，则必须计算整个数据点范围的峰峰值。

我使用以下代码来解决我的问题：

x1, y1, z1 = ..., ..., ...
x2, y2, z2 = ..., ..., ...   

ax.set_box_aspect((
    max(np.ptp(x1), np.ptp(x2)), 
    max(np.ptp(y1), np.ptp(y2)), 
    max(np.ptp(z1), np.ptp(y2))
))

ax.plot(x1, y1, z1)
ax.scatter(x2, y2, z2)

请注意，此解决方案并不完美。 如果 x1 包含最大的负数而 x2 包含最大的正数，它将不起作用。 仅当 x1 或 x2 包含最大峰峰值范围时。

如果您比我更了解 numpy，请随时编辑此答案，使其适用于更一般的情况。

Answer 12

我尝试了几种方法，例如ax.set_box_aspect(aspect = (1,1,1))并不起作用。 我希望一个球体显示为一个球体——而不是椭球体。 我编写了这个函数并在各种数据上进行了尝试。 这是一个 hack，它并不完美，但非常接近。

def set_aspect_equal(ax):
    """ 
    Fix the 3D graph to have similar scale on all the axes.
    Call this after you do all the plot3D, but before show
    """
    X = ax.get_xlim3d()
    Y = ax.get_ylim3d()
    Z = ax.get_zlim3d()
    a = [X[1]-X[0],Y[1]-Y[0],Z[1]-Z[0]]
    b = np.amax(a)
    ax.set_xlim3d(X[0]-(b-a[0])/2,X[1]+(b-a[0])/2)
    ax.set_ylim3d(Y[0]-(b-a[1])/2,Y[1]+(b-a[1])/2)
    ax.set_zlim3d(Z[0]-(b-a[2])/2,Z[1]+(b-a[2])/2)
    ax.set_box_aspect(aspect = (1,1,1))