matplotlib (gleiche Längeneinheit): mit 'gleich' Seitenverhältnis z-Achse ist nicht gleich x- und y-

Question

Wenn ich gleiches Seitenverhältnis für 3D-Grafik einrichten die Z-Achse ändert sich nicht auf 'gleich'. Also, das:

fig = pylab.figure() 
mesFig = fig.gca(projection='3d', adjustable='box') 
mesFig.axis('equal') 
mesFig.plot(xC, yC, zC, 'r.') 
mesFig.plot(xO, yO, zO, 'b.') 
pyplot.show() 

gibt mir folgendes:

wo offensichtlich die Einheitslänge der z-Achse nicht gleich x- und y-Einheiten.

Wie kann ich die Einheitslänge aller drei Achsen gleich machen? Alle Lösungen, die ich finden konnte, funktionierten nicht. Vielen Dank.

Answer 1

Ich glaube, dass Matplotlib noch nicht gleich die gleiche Achse in 3D gesetzt ... Aber ich habe vor einiger Zeit einen Trick gefunden (ich weiß nicht mehr wo), dass ich mich daran angepasst habe. Das Konzept besteht darin, eine falsche kubische Begrenzungsbox um Ihre Daten herum zu erstellen. Sie können es mit dem folgenden Code testen:

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') 
ax.set_aspect('equal') 

X = np.random.rand(100)*10+5 
Y = np.random.rand(100)*5+2.5 
Z = np.random.rand(100)*50+25 

scat = ax.scatter(X, Y, Z) 

# Create cubic bounding box to simulate equal aspect ratio 
max_range = np.array([X.max()-X.min(), Y.max()-Y.min(), Z.max()-Z.min()]).max() 
Xb = 0.5*max_range*np.mgrid[-1:2:2,-1:2:2,-1:2:2][0].flatten() + 0.5*(X.max()+X.min()) 
Yb = 0.5*max_range*np.mgrid[-1:2:2,-1:2:2,-1:2:2][1].flatten() + 0.5*(Y.max()+Y.min()) 
Zb = 0.5*max_range*np.mgrid[-1:2:2,-1:2:2,-1:2:2][2].flatten() + 0.5*(Z.max()+Z.min()) 
# Comment or uncomment following both lines to test the fake bounding box: 
for xb, yb, zb in zip(Xb, Yb, Zb): 
    ax.plot([xb], [yb], [zb], 'w') 

plt.grid() 
plt.show() 

z Daten sind etwa eine Größenordnung größer als x und y, aber auch mit dem gleichen Achse Option, matplotlib automatischen Skalierung z-Achse:

Aber wenn Sie den Begrenzungsrahmen hinzufügen, erhalten Sie eine korrekte Skalierung:

Answer 2

Ich vereinfachte die Lösung von Remy F unter Verwendung der set_x/y/zlimfunctions.

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') 
ax.set_aspect('equal') 

X = np.random.rand(100)*10+5 
Y = np.random.rand(100)*5+2.5 
Z = np.random.rand(100)*50+25 

scat = ax.scatter(X, Y, Z) 

max_range = np.array([X.max()-X.min(), Y.max()-Y.min(), Z.max()-Z.min()]).max()/2.0 

mid_x = (X.max()+X.min()) * 0.5 
mid_y = (Y.max()+Y.min()) * 0.5 
mid_z = (Z.max()+Z.min()) * 0.5 
ax.set_xlim(mid_x - max_range, mid_x + max_range) 
ax.set_ylim(mid_y - max_range, mid_y + max_range) 
ax.set_zlim(mid_z - max_range, mid_z + max_range) 

plt.show() 

Answer 3

Ich mag die oben genannten Lösungen, aber sie haben den Nachteil, dass Sie den Überblick über die Bereiche zu halten brauchen, und Mittel über alle Ihre Daten. Dies könnte umständlich sein, wenn Sie mehrere Datensätze haben, die zusammen geplottet werden. Um dies zu beheben, habe ich die Methoden ax.get_ [xyz] lim3d() verwendet und das Ganze in eine eigenständige Funktion eingefügt, die nur einmal aufgerufen werden kann, bevor du plt.show() aufruft. Hier ist die neue Version:

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

def set_axes_equal(ax): 
    '''Make axes of 3D plot have equal scale so that spheres appear as spheres, 
    cubes as cubes, etc.. This is one possible solution to Matplotlib's 
    ax.set_aspect('equal') and ax.axis('equal') not working for 3D. 

    Input 
     ax: a matplotlib axis, e.g., as output from plt.gca(). 
    ''' 

    x_limits = ax.get_xlim3d() 
    y_limits = ax.get_ylim3d() 
    z_limits = ax.get_zlim3d() 

    x_range = abs(x_limits[1] - x_limits[0]) 
    x_middle = np.mean(x_limits) 
    y_range = abs(y_limits[1] - y_limits[0]) 
    y_middle = np.mean(y_limits) 
    z_range = abs(z_limits[1] - z_limits[0]) 
    z_middle = np.mean(z_limits) 

    # The plot bounding box is a sphere in the sense of the infinity 
    # norm, hence I call half the max range the plot radius. 
    plot_radius = 0.5*max([x_range, y_range, z_range]) 

    ax.set_xlim3d([x_middle - plot_radius, x_middle + plot_radius]) 
    ax.set_ylim3d([y_middle - plot_radius, y_middle + plot_radius]) 
    ax.set_zlim3d([z_middle - plot_radius, z_middle + plot_radius]) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
ax.set_aspect('equal') 

X = np.random.rand(100)*10+5 
Y = np.random.rand(100)*5+2.5 
Z = np.random.rand(100)*50+25 

scat = ax.scatter(X, Y, Z) 

set_axes_equal(ax) 
plt.show() 

Answer 4

EDIT: user2525140 der Code sollte perfekt funktionieren, obwohl diese Antwort angeblich einen nicht zu beheben versucht - existant Fehler. Die Antwort unten ist nur eine doppelte (alternative) Implementierung:

def set_aspect_equal_3d(ax): 
    """Fix equal aspect bug for 3D plots.""" 

    xlim = ax.get_xlim3d() 
    ylim = ax.get_ylim3d() 
    zlim = ax.get_zlim3d() 

    from numpy import mean 
    xmean = mean(xlim) 
    ymean = mean(ylim) 
    zmean = mean(zlim) 

    plot_radius = max([abs(lim - mean_) 
         for lims, mean_ in ((xlim, xmean), 
              (ylim, ymean), 
              (zlim, zmean)) 
         for lim in lims]) 

    ax.set_xlim3d([xmean - plot_radius, xmean + plot_radius]) 
    ax.set_ylim3d([ymean - plot_radius, ymean + plot_radius]) 
    ax.set_zlim3d([zmean - plot_radius, zmean + plot_radius])