matplotlib (равная длина блока): с "равным" соотношением сторон Z-ось не равна x - и y-
когда я устанавливаю равное соотношение сторон для 3d-графика, ось z не изменяется на "равный". Итак, это:
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()
дает мне следующее:
где очевидно, что единичная длина оси z не равна единицам x - и y-единиц.
Как я могу сделать единичную длину всех трех осей равной? Все решения, которые я мог найти, не сработали. Спасибо.
5 ответов:
Я считаю, что matplotlib еще не установил правильно равную ось в 3D... Но я нашел трюк несколько раз назад (я не помню, где), что я адаптировал с его помощью. Концепция заключается в создании поддельной кубической ограничительной рамки вокруг ваших данных. Вы можете проверить его с помощью следующего кода:
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()данные z примерно на порядок больше, чем x и y, но даже с опцией равной оси, matplotlib autoscale Z axis:
но если вы добавите ограничение коробка, вы получаете правильное масштабирование:
я упростил решение Реми Ф с помощью
set_x/y/zlimфункции.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()
Мне нравятся вышеприведенные решения, но у них есть недостаток, который вам нужно отслеживать диапазоны и средства по всем вашим данным. Это может быть громоздким, если у вас есть несколько наборов данных, которые будут отображены вместе. Чтобы исправить это, я использовал топор.get_ [xyz]lim3d() методы и поместить все это в отдельную функцию, которая может быть вызвана только один раз, прежде чем вызвать plt.шоу.)( Вот новая версия:
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()
EDIT: код user2525140 должен работать отлично, хотя этот ответ якобы пытался исправить несуществующую ошибку. Ответ ниже - это просто дубликат (альтернативная) реализация:
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])
адаптировано из ответа @karlo, чтобы сделать вещи еще чище:
def set_axes_radius(ax, origin, radius): ax.set_xlim3d([origin[0] - radius, origin[0] + radius]) ax.set_ylim3d([origin[1] - radius, origin[1] + radius]) ax.set_zlim3d([origin[2] - radius, origin[2] + radius]) 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(). ''' limits = np.array([ ax.get_xlim3d(), ax.get_ylim3d(), ax.get_zlim3d(), ]) origin = np.mean(limits, axis=1) radius = 0.5 * np.max(np.abs(limits[:, 1] - limits[:, 0])) set_axes_radius(ax, origin, radius)использование:
fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') ax.set_aspect('equal') # important! # ...draw here... set_axes_equal(ax) # important! plt.show()