matplotlib (comprimento de unidade igual): com proporção de aspecto 'igual' o eixo z não é igual a x- e y-

Quando eu configuro a proporção de aspecto igual para o gráfico 3D, o eixo z não muda para 'igual'. Então, é isso:

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()

me dá o seguinte:

onde obviamente o comprimento da unidade do eixo z não é igual às unidades xey.

Como posso igualar o comprimento da unidade de todos os três eixos? Todas as soluções que encontrei não funcionaram. Obrigado.

Acredito que matplotlib ainda não defina eixos iguais corretamente em 3D ... Mas eu encontrei um truque algumas vezes atrás (não me lembro onde) que adaptei para usá-lo. O conceito é criar uma caixa delimitadora cúbica falsa em torno de seus dados. Você pode testá-lo com o seguinte código:

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()

Os dados z têm uma ordem de magnitude maior do que xey, mas mesmo com a opção de eixo igual, matplotlib autoscale eixo z:

Mas se você adicionar a caixa delimitadora, obterá uma escala correta:

Gosto das soluções acima, mas elas têm a desvantagem de que você precisa controlar os intervalos e os meios de todos os seus dados. Isso pode ser complicado se você tiver vários conjuntos de dados que serão plotados juntos. Para corrigir isso, usei os métodos ax.get_ [xyz] lim3d () e coloquei tudo em uma função autônoma que pode ser chamada apenas uma vez antes de você chamar plt.show (). Aqui está a nova versão:

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()

Simplifiquei a solução de Remy F usando as set_x/y/zlim funções .

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()

Adaptado da resposta de @karlo para tornar as coisas ainda mais limpas:

def set_axes_equal(ax: plt.Axes):
    """Set 3D plot axes to equal scale.

    Make axes of 3D plot have equal scale so that spheres appear as
    spheres and cubes as cubes.  Required since `ax.axis('equal')`
    and `ax.set_aspect('equal')` don't work on 3D.
    """
    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)

def _set_axes_radius(ax, origin, radius):
    x, y, z = origin
    ax.set_xlim3d([x - radius, x + radius])
    ax.set_ylim3d([y - radius, y + radius])
    ax.set_zlim3d([z - radius, z + radius])

Uso:

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

# ...draw here...

set_axes_equal(ax)             # important!
plt.show()

EDIT: Esta resposta não funciona em versões mais recentes do Matplotlib devido às alterações mescladas em pull-request #13474, que é rastreado em issue #17172e issue #1077. Como uma solução temporária para isso, é possível remover as linhas recém-adicionadas em lib/matplotlib/axes/_base.py:

  class _AxesBase(martist.Artist):
      ...

      def set_aspect(self, aspect, adjustable=None, anchor=None, share=False):
          ...

+         if (not cbook._str_equal(aspect, 'auto')) and self.name == '3d':
+             raise NotImplementedError(
+                 'It is not currently possible to manually set the aspect '
+                 'on 3D axes')

Correção simples!

Consegui fazer isso funcionar na versão 3.3.1.

Parece que esse problema foi resolvido no PR # 17172 ; Você pode usar a ax.set_box_aspect([1,1,1])função para garantir que o aspecto está correto (consulte as notas para a função set_aspect ). Quando usados ​​em conjunto com a (s) função (ões) da caixa delimitadora fornecida (s) por @karlo e / ou @Matee Ulhaq, os gráficos agora parecem corretos em 3D!

Exemplo de trabalho mínimo

import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d
import numpy as np

# Functions from @Mateen Ulhaq and @karlo
def set_axes_equal(ax: plt.Axes):
    """Set 3D plot axes to equal scale.

    Make axes of 3D plot have equal scale so that spheres appear as
    spheres and cubes as cubes.  Required since `ax.axis('equal')`
    and `ax.set_aspect('equal')` don't work on 3D.
    """
    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)

def _set_axes_radius(ax, origin, radius):
    x, y, z = origin
    ax.set_xlim3d([x - radius, x + radius])
    ax.set_ylim3d([y - radius, y + radius])
    ax.set_zlim3d([z - radius, z + radius])

# Generate and plot a unit sphere
u = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
v = np.linspace(0, np.pi, 100)
x = np.outer(np.cos(u), np.sin(v)) # np.outer() -> outer vector product
y = np.outer(np.sin(u), np.sin(v))
z = np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z)

ax.set_box_aspect([1,1,1]) # IMPORTANT - this is the new, key line
# ax.set_proj_type('ortho') # OPTIONAL - default is perspective (shown in image above)
set_axes_equal(ax) # IMPORTANT - this is also required
plt.show()

EDITAR: o código do user2525140 deve funcionar perfeitamente bem, embora esta resposta supostamente tentou corrigir um erro inexistente. A resposta abaixo é apenas uma implementação duplicada (alternativa):

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])

A partir de matplotlib 3.3.0, Axes3D.set_box_aspect parece ser a abordagem recomendada.

import numpy as np

xs, ys, zs = <your data>
ax = <your axes>

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

# Option 2: aspect ratio 1:1:1 in view space
ax.set_box_aspect((1, 1, 1))