如何增加 3D 绘图中轴的尺寸（拉伸）
- 2025-04-10 09:46:00
- admin 原创
- 17
问题描述：
我目前有这个：
x,y,z = data.nonzero()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, zdir='z', c= 'red')
plt.savefig("plot.png")
这将产生：
我想做的是将其拉伸，使 Z 轴高出 9 倍，并保持 X 和 Y 不变。但我想保持相同的坐标。
到目前为止我尝试过这个家伙：
fig = plt.figure(figsize=(4.,35.))
但这只是拉长了 plot.png 图像。
解决方案 1：
下面的代码示例提供了一种相对于其他轴缩放每个轴的方法。但是，要做到这一点，您需要修改 Axes3D.get_proj 函数。下面是一个基于 matplot lib 提供的示例：http://matplotlib.org/1.4.0/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html#line-plots
（本答案末尾有一个较短的版本）
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Make sure these are floating point values:
scale_x = 1.0
scale_y = 2.0
scale_z = 3.0
#Axes are scaled down to fit in scene
max_scale=max(scale_x, scale_y, scale_z)
scale_x=scale_x/max_scale
scale_y=scale_y/max_scale
scale_z=scale_z/max_scale
#Create scaling matrix
scale = np.array([[scale_x,0,0,0],
[0,scale_y,0,0],
[0,0,scale_z,0],
[0,0,0,1]])
print scale
def get_proj_scale(self):
"""
Create the projection matrix from the current viewing position.
elev stores the elevation angle in the z plane
azim stores the azimuth angle in the x,y plane
dist is the distance of the eye viewing point from the object
point.
"""
relev, razim = np.pi * self.elev/180, np.pi * self.azim/180
xmin, xmax = self.get_xlim3d()
ymin, ymax = self.get_ylim3d()
zmin, zmax = self.get_zlim3d()
# transform to uniform world coordinates 0-1.0,0-1.0,0-1.0
worldM = proj3d.world_transformation(
xmin, xmax,
ymin, ymax,
zmin, zmax)
# look into the middle of the new coordinates
R = np.array([0.5, 0.5, 0.5])
xp = R[0] + np.cos(razim) * np.cos(relev) * self.dist
yp = R[1] + np.sin(razim) * np.cos(relev) * self.dist
zp = R[2] + np.sin(relev) * self.dist
E = np.array((xp, yp, zp))
self.eye = E
self.vvec = R - E
self.vvec = self.vvec / proj3d.mod(self.vvec)
if abs(relev) > np.pi/2:
# upside down
V = np.array((0, 0, -1))
else:
V = np.array((0, 0, 1))
zfront, zback = -self.dist, self.dist
viewM = proj3d.view_transformation(E, R, V)
perspM = proj3d.persp_transformation(zfront, zback)
M0 = np.dot(viewM, worldM)
M = np.dot(perspM, M0)
return np.dot(M, scale);
Axes3D.get_proj=get_proj_scale
"""
You need to include all the code above.
From here on you should be able to plot as usual.
"""
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
ax = fig.gca(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z**2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')
ax.legend()
plt.show()
标准输出：
按照 (1, 2, 3) 缩放：
按照 (1, 1, 3) 缩放：
我特别喜欢这种方法的原因是，交换 z 和 x，按（3，1，1）缩放：
下面是该代码的较短版本。
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
ax = fig.gca(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z**2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
"""
Scaling is done from here...
"""
x_scale=1
y_scale=1
z_scale=2
scale=np.diag([x_scale, y_scale, z_scale, 1.0])
scale=scale*(1.0/scale.max())
scale[3,3]=1.0
def short_proj():
return np.dot(Axes3D.get_proj(ax), scale)
ax.get_proj=short_proj
"""
to here
"""
ax.plot(z, y, x, label='parametric curve')
ax.legend()
plt.show()
解决方案 2：
请注意，下面的答案简化了补丁，但使用与@ChristianSarofeen 的答案相同的基本原理。
解决方案
正如其他答案中指出的那样，它不是当前在 matplotlib 中实现的功能。但是，由于您请求的只是一个可以应用于 matplotlib 使用的现有投影矩阵的3D 变换，并且得益于 Python 的出色功能，可以使用简单的一行程序解决此问题：
ax.get_proj = lambda: np.dot(Axes3D.get_proj(ax), np.diag([scale_x, scale_y, scale_z, 1]))
其中scale_x，scale_y和scale_z是从 0 到 1 的值，它们将相应地沿每个轴重新缩放绘图。ax只是 3D 轴，可以通过以下方式获得ax = fig.gca(projection='3d')
解释
解释一下，函数get_proj从Axes3D当前观察位置生成投影矩阵。将其乘以缩放矩阵：
scale_x, 0, 0
0, scale_y, 0
0, 0, scale_z
0, 0, 1
将缩放纳入渲染器使用的投影中。因此，我们在这里所做的是将原始get_proj函数替换为一个表达式，该表达式取原始结果get_proj并将其乘以缩放矩阵。
例子
用标准参数函数示例来说明结果：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z ** 2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
# OUR ONE LINER ADDED HERE:
ax.get_proj = lambda: np.dot(Axes3D.get_proj(ax), np.diag([0.5, 0.5, 1, 1]))
ax.plot(x, y, z)
plt.show()
对于值0.5, 0.5, 1，我们得到：
而对于值0.2, 1.0, 0.2，我们得到：
解决方案 3：
在我的例子中，我想将 z 轴拉伸 2 倍，以获得更好的点可见性
from mpl_toolkits import mplot3d
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
# plt.rcParams["figure.figsize"] = (10,200)
# plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.set_box_aspect(aspect = (1,1,2))
ax.plot(dataX,dataY,dataZ)
解决方案 4：
默认情况下，mplot3d 会在非常高的绘图的顶部和底部留出相当多的空间。但是，你可以诱使它使用 填充该空间fig.subplots_adjust，并将顶部和底部延伸出正常绘图区域（即top > 1和bottom < 0）。对于你的特定绘图，这里可能需要一些反复试验。
我已经为 x、y 和 z 创建了一些随机数组，其限制与您的图类似，并且发现下面的参数（bottom=-0.15，top = 1.2）似乎运行正常。
您可能还想更改ax.view_init以设置一个良好的视角。
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from numpy import random
# Make some random data with similar limits to the OP's example
x,y,z=random.rand(3,100)
z*=250
y*=800
y+=900
x*=350
x+=1200
fig=plt.figure(figsize=(4,35))
# Set the bottom and top outside the actual figure limits,
# to stretch the 3D axis
fig.subplots_adjust(bottom=-0.15,top=1.2)
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# Change the viewing angle to an agreeable one
ax.view_init(2,None)
ax.scatter(x, y, z, zdir='z', c= 'red')
plt.savefig("plot.png")
解决方案 5：
听起来你正在尝试调整绘图的比例。我认为没有办法将线性比例拉伸到用户要求的水平，但你可以使用set_yscale()、set_xscale()、set_zscale()来相互改变比例。
直观地说set_yscale(log)，，，可能会解决您的问题。set_xscale(log)`set_zscale(linear)`
可能更好的选择：指定一个拉伸，将它们全部设置为具有相同对数底数的 symlog，然后使用 kwargs 根据您的规范指定 Z 轴的 symlog 比例linscalex/linscaley。
更多内容请见：
http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/api.html
解决方案 6：
我在搜索类似问题时发现了这一点。经过一些实验，也许我可以在这里分享我的一些初步发现。matplotlib 库非常强大！！（我是新手）。请注意，与这个问题非常相似，我想要的只是“视觉上”拉伸图表而不扭曲它。
背景故事（仅显示关键代码片段，以避免对了解该库的人造成不必要的混乱，如果您想要可运行的代码，请发表评论）：我有三个 1-d ndarray，分别代表 X、Y 和 Z 数据点。显然我不能使用 plot_surface（因为它需要每个 dim 的 2d ndarray），所以我选择了非常有用的 plot_trisurf：
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
3d_surf_obj = ax.plot_trisurf(X, Y, Z_defl, cmap=cm.jet,linewidth=0,antialiased=True)
您可以将情节想象成一艘在波浪中变形的漂浮驳船……正如您所看到的，轴的拉伸使其在视觉上非常具有欺骗性（请注意，x 应该比 y 和 >>>>> z 长 6 倍）。虽然情节要点是正确的，但我至少想要一些在视觉上更“拉伸”的东西。如果可以的话，我正在寻找一个快速解决方案。长话短说，我发现使用“figure.figsize”常规设置（见下面的代码片段）取得了一些成功。
matplotlib.rcParams.update({'font.serif': 'Times New Roman',
'font.size': 10.0,
'axes.labelsize': 'Medium',
'axes.labelweight': 'normal',
'axes.linewidth': 0.8,
###########################################
# THIS IS THE IMPORTANT ONE FOR STRETCHING
# default is [6,4] but...i changed it to
'figure.figsize':[15,5] # THIS ONE #
})
对于 [15,5] 我得到了类似的结果......
非常整洁！！
所以我开始推动它....并上升到 [20,6] 然后决定在那里安定下来..
如果您想尝试在视觉上拉伸垂直轴，请尝试使用如下比例...... [7,10]，在这种情况下，这给了我...
不太寒酸！
应该为了视觉能力而这样做。
解决方案 7：
将所有 z 值乘以 9，
ax.scatter(x, y, 9*z, zdir='z', c= 'red')
然后为 z 轴提供自定义绘图标签和间距。
ax.ZTick = [0,-9*50, -9*100, -9*150, -9*200];
ax.ZTickLabel = {'0','-50','-100','-150','-200'};
扫码咨询，免费领取项目管理大礼包！
