복붙노트

[PYTHON] matplotlib (동일한 단위 길이) : '동일'종횡비와 함께 z 축은 x 및 y 축과 동일하지 않습니다.

PYTHON

matplotlib (동일한 단위 길이) : '동일'종횡비와 함께 z 축은 x 및 y 축과 동일하지 않습니다.

3d 그래프에 대해 동일한 종횡비를 설정하면 z 축이 '동일'으로 변경되지 않습니다. 그래서 이거:

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()

나에게 다음을 준다 :

여기서 분명히 z 축의 단위 길이는 x 및 y 단위와 동일하지 않습니다.

세 축의 단위 길이를 어떻게 같게 만들 수 있습니까? 찾을 수있는 모든 솔루션이 작동하지 않았습니다. 고맙습니다.

해결법

  1. ==============================

    1.나는 matplotlib이 아직 3D에서 동등한 축을 올바르게 설정하지 않았다고 믿습니다 ... 그러나 나는 그것을 사용하여 적응 한 트릭을 몇 번이나 (나는 기억이 안납니다.) 발견했습니다. 개념은 데이터 주위에 가짜 입방 경계 상자를 만드는 것입니다. 다음 코드를 사용하여 테스트 할 수 있습니다.

    나는 matplotlib이 아직 3D에서 동등한 축을 올바르게 설정하지 않았다고 믿습니다 ... 그러나 나는 그것을 사용하여 적응 한 트릭을 몇 번이나 (나는 기억이 안납니다.) 발견했습니다. 개념은 데이터 주위에 가짜 입방 경계 상자를 만드는 것입니다. 다음 코드를 사용하여 테스트 할 수 있습니다.

    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 데이터는 x 및 y보다 큰 순서이지만, 동일한 축 옵션이 있더라도 matplotlib 자동 축 z 축 :

    그러나 테두리 상자를 추가하면 올바른 크기 조정을 얻을 수 있습니다.

  2. ==============================

    2.나는 set_x / y / zlim 함수를 사용하여 Remy F의 해를 단순화했다.

    나는 set_x / y / zlim 함수를 사용하여 Remy F의 해를 단순화했다.

    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()
    

  3. ==============================

    3.위의 솔루션이 마음에 들지만 모든 데이터에 대해 범위와 수단을 추적해야한다는 단점이 있습니다. 여러 개의 데이터 세트가 함께 플롯 될 경우이 작업은 번거로울 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 ax.get_ [xyz] lim3d () 메서드를 사용하고 plt.show ()를 호출하기 전에 단 한 번만 호출 할 수있는 독립 실행 형 함수로 모든 것을 넣었습니다. 다음은 새 버전입니다.

    위의 솔루션이 마음에 들지만 모든 데이터에 대해 범위와 수단을 추적해야한다는 단점이 있습니다. 여러 개의 데이터 세트가 함께 플롯 될 경우이 작업은 번거로울 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 ax.get_ [xyz] lim3d () 메서드를 사용하고 plt.show ()를 호출하기 전에 단 한 번만 호출 할 수있는 독립 실행 형 함수로 모든 것을 넣었습니다. 다음은 새 버전입니다.

    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()
    
  4. ==============================

    4.편집 : user2525140의 코드는 완벽하게 잘 작동해야하지만,이 응답은 존재하지 않는 오류를 수정하려고 시도했을 것입니다. 아래 답변은 중복 된 (대체) 구현입니다.

    편집 : user2525140의 코드는 완벽하게 잘 작동해야하지만,이 응답은 존재하지 않는 오류를 수정하려고 시도했을 것입니다. 아래 답변은 중복 된 (대체) 구현입니다.

    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])
    
  5. ==============================

    5.@ karlo의 답변을 수정하여 더욱 깨끗하게 만듭니다.

    @ karlo의 답변을 수정하여 더욱 깨끗하게 만듭니다.

    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)
    

    용법:

    fig = plt.figure()
    ax = fig.gca(projection='3d')
    ax.set_aspect('equal')         # important!
    
    # ...draw here...
    
    set_axes_equal(ax)             # important!
    plt.show()
    
  6. from https://stackoverflow.com/questions/13685386/matplotlib-equal-unit-length-with-equal-aspect-ratio-z-axis-is-not-equal-to by cc-by-sa and MIT license