到目前为止, 我有：
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")
我想做的是将Z轴拉伸9倍，保持X和Y不变。但我想保持相同的坐标。fig = plt.figure(figsize=(4.,35.))
但这只是拉伸了plot.png图像。
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，为了这样做，需要修改Axes3D.get_proj函数。以下是基于Matplotlib提供的示例的示例：http://matplotlib.org/1.4.0/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html#line-plots
（此答案最后有一个较短的版本）
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：
缩放比例为 (1, 2, 3)：
缩放比例为 (1, 1, 3)：
我特别喜欢这种方法的原因是，将 z 和 x 交换位置，缩放比例为 (3, 1, 1)：
以下是代码的简化版本。
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()
world_transformation()：https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/4314d447dfc7127daa80fa295c9bd56cf07faf01/lib/mpl_toolkits/mplot3d/proj3d.py - Ben请注意，以下答案简化了补丁，但使用了与 @ChristianSarofeen 答案相同的基本原则。
正如其他答案中已经指出的，目前在 matplotlib 中并没有实现这个功能。然而，由于您所请求的仅是可以应用于 matplotlib 使用的现有投影矩阵的 3D 变换 ，加上 Python 的强大特性，这个问题可以使用一个简单的一行代码来解决：
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是来自0到1的值，将按照对应的轴重新缩放您的图形。 ax只是可以使用ax = fig.gca(projection='3d')获取的三维坐标轴。
为了解释，Axes3D的get_proj函数从当前的视角位置生成投影矩阵。将其乘以缩放矩阵：
scale_x, 0, 0
0, scale_y, 0
0, 0, scale_z
0, 0, 1
包括将缩放因子纳入渲染器使用的投影中。因此，我们在这里所做的是用一个表达式替换原始的get_proj函数，该表达式将原始get_proj的结果乘以缩放矩阵。
为了说明标准参数函数示例的结果：
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()
0.5, 0.5, 1，我们得到：
0.2, 1.0, 0.2，我们得到：
在我的情况下，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)
fig.subplots_adjust来欺骗它填充该空间，并将顶部和底部扩展到正常绘图区域之外（即top > 1和bottom < 0）。对于您特定的情节，可能需要进行一些试验和误差。bottom=-0.15，top=1.2）似乎工作得不错。ax.view_init以设置一个好的视角。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")
听起来你正在尝试调整图表的比例。我不认为有一种方法可以将线性比例按照用户规格拉伸，但是您可以使用set_yscale()、set_xscale()、set_zscale() 来相互改变比例。
直观地说，set_yscale(log)、set_xscale(log)、set_zscale(linear) 可能会解决您的问题。
更好的选择是：指定一个拉伸，将它们全部设置为具有相同对数基数的symlog，然后使用linscalex/linscaley kwargs 指定Z轴的symlog比例以符合您的规格。
更多信息请参见：
在搜索类似问题时，我发现了这个。经过一些试验后，也许我可以在这里分享一些我的初步发现... matplotlib库非常庞大！（我是新手）。请注意，与这个问题非常相似，我想要的只是在不扭曲图表的情况下“视觉”拉伸它。
背景故事（仅显示关键代码片段，以避免对那些了解该库的人造成不必要的混乱，如果您需要可运行的代码，请留言）： 我有三个1-d ndarrays分别表示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 ndarrays），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)
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 #
})
非常不错！！
于是我开始推动它......在决定停留在[20,6]之前，我已经推到了那里。
不错！
对于视觉效果来说，这应该足够了。
将所有的 z 值乘以 9。
ax.scatter(x, y, 9*z, zdir='z', c= 'red')
然后给z轴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'};
set_zlim(z_min, z_max)吗？或者是set_zlim3d？ - wflynnyhere1的被接受的答案修改了轴的纵横比。这是一种hack方法，因此您需要修改matplotlib的文件。默认情况下似乎不允许使用不同的纵横比。 - Imanol Luengo