z轴不会改变为“相等”。所以这样：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()
给我以下内容：
很明显，Z轴的单位长度不等于X和Y轴的单位长度。
我该如何使所有三个轴的单位长度相等？我找到的所有解决方案都无法解决这个问题。
我喜欢之前发布的一些解决方案，但它们有一个缺点，那就是你需要跟踪所有数据的范围和均值。如果你有多个数据集要一起绘制，这可能会很麻烦。为了解决这个问题，我使用了 ax.get_[xyz]lim3d() 方法，并将整个过程放入一个独立的函数中，在调用 plt.show() 之前只需调用一次。以下是新版本：
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.
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.add_subplot(projection="3d")
# Use this for matplotlib prior to 3.3.0 only.
#ax.set_aspect("equal'")
#
# Use this for matplotlib 3.3.0 and later.
# https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/17515
ax.set_box_aspect([1.0, 1.0, 1.0])
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()
我认为Matplotlib在3D图形中不能正确地设置等轴线...但是我有一次偶然发现了一个技巧（我不记得在哪里看到的），我对此进行了改进。这个技巧的概念是在数据周围创建一个虚假的立方体边界框。
你可以使用以下代码进行测试：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(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数据的数量级大约比x和y大一个数量级，但即使使用相等的轴选项，matplotlib也会自动缩放z轴：
但是如果添加边界框，就可以获得正确的缩放：
equal语句 - 它将始终相等。 - user1329187equal 语句，这对我不起作用。 - supergra简单解决方案！
我已经在3.3.1版本中成功实现了这个功能。
看起来这个问题在PR#17172中可能已经得到解决；您可以使用ax.set_box_aspect([1,1,1])函数来确保比例正确(请参阅set_aspect函数的注释)。当与@karlo和/或@Matee Ulhaq提供的边界框函数一起使用时，现在3D图形看起来是正确的！
最小工作示例
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.add_subplot(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()
AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'set_box_aspect' as of matplotlib==3.2.2, but works on later versions including at least matplotlib==3.6.3 - skainswo我通过使用 set_x/y/zlim 函数 简化了 Remy F 的解决方案。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(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()
midpoint_x = np.mean([X.max(),X.min()]) 的方法，然后将限制设置为 midpoint_x +/- max_range。仅使用平均值仅在平均值位于数据集的中点时才有效，这并不总是正确的。另外，一个提示：如果边界附近有点，则可以缩放 max_range 以使图形看起来更好。 - Rainman Noodlesset_aspect('equal')，而是使用我在下面回答中描述的 set_box_aspect([1,1,1])。在 matplotlib 版本 3.3.1 中对我有效！ - AndrewCox截至matplotlib 3.3.0版本，Axes3D.set_box_aspect 似乎是推荐的方法。
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))
以下内容参考@karlo的回答，为了让事情更加简洁:
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])
用法：
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_aspect('equal') # important!
# ...draw here...
set_axes_equal(ax) # important!
plt.show()
编辑：由于在pull-request #13474中合并的更改，本回答不适用于更新版本的Matplotlib，该更改已在issue #17172和issue #1077中跟踪。作为一种临时解决方法，可以删除lib/matplotlib/axes/_base.py中新添加的行：
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')
编辑：user2525140的代码应该完全正常工作，尽管这个答案试图修复一个不存在的错误。下面的答案只是一个重复（替代）实现：
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])
ax.set_aspect('equal')，否则刻度值可能会出错。除此之外是个好的解决方案。谢谢。 - Tony Power
adjustable='datalim'和adjustable='box'现在都是有效的选项。 - Scott我认为自从这些答案发布以来，matplotlib已经添加了此功能。如果有人仍在寻找解决方案，以下是我的做法：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(1)*2)
ax = fig.add_subplot(projection='3d', proj_type='ortho')
X = np.random.rand(100)
Y = np.random.rand(100)
Z = np.random.rand(100)
ax.scatter(X, Y, Z, color='b')
figsize=plt.figaspect(1)，它将图形的长宽比设置为1:1。在 figaspect(1) 后面加上 *2 将图形缩放了两倍。您可以将此缩放因子设置为任何值。
注意：这仅适用于具有一个绘图的图形。
目前，ax.set_aspect('equal')在Anaconda的版本3.5.1中会引发错误。
ax.set_aspect('auto',adjustable='datalim')也没有提供令人信服的解决方案。
使用ax.set_box_aspect((asx,asy,asz))和asx, asy, asz = np.ptp(X), np.ptp(Y), np.ptp(Z)的简单解决方法似乎是可行的（请参见我的代码片段）。
希望Scott提到的功能在版本3.7中很快能够成功实现。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#---- 生成数据
nn = 100
X = np.random.randn(nn)*20 + 0
Y = np.random.randn(nn)*50 + 30
Z = np.random.randn(nn)*10 + -5
#---- 检查纵横比
asx, asy, asz = np.ptp(X), np.ptp(Y), np.ptp(Z)
fig = plt.figure(figsize=(15,15))
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
#---- 设置盒子纵横比
ax.set_box_aspect((asx,asy,asz))
scat = ax.scatter(X, Y, Z, c=X+Y+Z, s=500, alpha=0.8)
ax.set_xlabel('X轴'); ax.set_ylabel('Y轴'); ax.set_zlabel('Z轴')
plt.show()
set_box_aspect()。请参见以下更新的答案。 - bertset_box_aspect函数可以在matplotlib 3.3.0及以后版本中工作。 - karlo