如何使用python绘制3D轴原点图答案

【问题标题】：How to plot 3D axis-origin figure using python如何使用python绘制3D轴原点图
【发布时间】：2020-11-16 06:51:25
【问题描述】：

我想绘制一个轴位于图中间的 3-D 曲面。

我使用以下代码绘制图形：

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-1, 1, 10)
y = np.linspace(-1, 1, 10)

X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z = np.array([[2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
       [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
        3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291]])


fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, linewidth=0,
                cmap='viridis', edgecolor='none', antialiased=False)
ax.set_xlim(-1.01, 1.01)

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

# Plot the axis in the middle of the figure
xline=((min(X[:,0]),max(X[:,0])),(0,0),(0,0))
ax.plot(xline[0],xline[1],xline[2],'grey')
yline=((0,0),(min(Y[:,1]),max(Y[:,1])),(0,0))
ax.plot(yline[0],yline[1],yline[2],'grey')
zline=((0,0),(0,0),(min(Z[:,2]),max(Z[:,2])))
ax.plot(zline[0],zline[1],zline[2],'grey')

ax.view_init(30,220) # Camera angel

ax.set_title('surface');

通过上面的代码，我得到这样的图

我真正想要的是绘制一个 3-D 轴原点图，如下所示：

如何消除边距，把轴放在图的中间？

【问题讨论】：

这似乎是 Python 3d plot - axis centered 的副本。不过，那里没有赞成的答案。
这是一个更好的问题，因为这里有示例数据和起点。我宁愿将另一个关闭为重复项（但不确定是否重复项必须始终是最新的）。虽然，这是表面图和另一个散点图的意义上有所不同。
“如何消除边距”是什么意思？删除彩条？还是别的什么？

标签： python python-3.x matplotlib

【解决方案1】：

这是使用plotly 的解决方案。

简短说明

代码如下所示，但在这里我想给出最重要的说明

没有办法（？）将实际的轴箭头移动到中心。这里所做的是，我从三个部分创建了轴箭头：向量和向量末尾的3d cone，然后将轴标签添加为annotation。我把它的字面意思写成“在图的中间”，但位置和箭头的外观可以通过修改get_arrow() 很容易地改变。
该图周围的“框”也有点骇人听闻：我更改了layout.scene.xaxis、layout.scene.yaxis 和layout.scene.zaxis 的tickvals 和range 参数。只有两个值，以便绘制网格将显示这样的框。如果您还想显示普通网格，也应该使用矢量来完成（如箭头）。
我不确定是否要包含色标，但只需将 showscale=True 更改为 go.Surface 即可添加。
您可能要考虑的另一个选项是移动数据而不是轴（尽管您仍然需要绘制箭头）。这在某些用例中可能更有意义。

代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objects as go


def get_data():
    x = np.linspace(-1, 1, 10)
    y = np.linspace(-1, 1, 10)

    X, Y = np.meshgrid(x, y)

    Z = np.array([[2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291],
        [2.58677481, 3.22528864, 3.65334814, 3.86669336, 3.86399048,
            3.64525411, 3.21186215, 2.56819809, 1.72989472, 0.78569291]])
    return X, Y, Z


# One-color arrows & arrowheads
colorscale = [
    [0, "rgb(84,48,5)"],
    [1, "rgb(84,48,5)"],
]

X, Y, Z = get_data()

data = {
    key: {
        "min": v.min(),
        "max": v.max(),
        "mid": (v.max() + v.min()) / 2,
        "range": v.max() - v.min(),
    }
    for (key, v) in dict(x=X, y=Y, z=Z).items()
}


def get_arrow(axisname="x"):

    # Create arrow body
    body = go.Scatter3d(
        marker=dict(size=1, color=colorscale[0][1]),
        line=dict(color=colorscale[0][1], width=3),
        showlegend=False,  # hide the legend
    )

    head = go.Cone(
        sizeref=0.1,
        autocolorscale=None,
        colorscale=colorscale,
        showscale=False,  # disable additional colorscale for arrowheads
        hovertext=axisname,
    )
    for ax, direction in zip(("x", "y", "z"), ("u", "v", "w")):
        if ax == axisname:
            body[ax] = data[ax]["min"], data[ax]["max"]
            head[ax] = [data[ax]["max"]]
            head[direction] = [1]
        else:
            body[ax] = data[ax]["mid"], data[ax]["mid"]
            head[ax] = [data[ax]["mid"]]
            head[direction] = [0]

    return [body, head]


def add_axis_arrows(fig):
    for ax in ("x", "y", "z"):
        for item in get_arrow(ax):
            fig.add_trace(item)


def get_annotation_for_ax(ax):
    d = dict(showarrow=False, text=ax, xanchor="left", font=dict(color="#1f1f1f"))
    for ax_ in ("x", "y", "z"):
        if ax_ == ax:
            d[ax_] = data[ax]["max"] - data[ax]["range"] * 0.05
        else:
            d[ax_] = data[ax_]["mid"]

    if ax in {"x", "y"}:
        d["xshift"] = 15

    return d


def get_axis_names():
    return [get_annotation_for_ax(ax) for ax in ("x", "y", "z")]


def get_scene_axis(axisname="x"):

    return dict(
        title="",  # remove axis label (x,y,z)
        showbackground=False,
        visible=True,
        showticklabels=False,  # hide numeric values of axes
        showgrid=True,  # Show box around plot
        gridcolor="grey",  # Box color
        tickvals=[data[axisname]["min"], data[axisname]["max"]],  # Set box limits
        range=[
            data[axisname]["min"],
            data[axisname]["max"],
        ],  # Prevent extra lines around box
    )


fig = go.Figure(
    data=[
        go.Surface(
            z=Z,
            x=X,
            y=Y,
            opacity=0.6,
            showscale=False,  # Set to True to show colorscale
        ),
    ],
    layout=dict(
        title="surface",
        autosize=True,
        width=700,
        height=500,
        margin=dict(l=20, r=20, b=25, t=25),
        scene=dict(
            xaxis=get_scene_axis("x"),
            yaxis=get_scene_axis("y"),
            zaxis=get_scene_axis("z"),
            annotations=get_axis_names(),
        ),
    ),
)

add_axis_arrows(fig)
fig.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

我不知道正确的方法，但只有一种解决方法。

对2D案例here有详细的很好的描述，选项有

ax.axhline(y=0, color='k')
使用样条线：ax.spines['left'].set_position('zero')
或使用seaborn包seaborn.despine(ax=ax, offset=0)

但是，恐怕它们在 3D 中并不那么容易。

我只知道this 解决方法，其中（外）轴被关闭（ax.set_axis_off()）并从原点绘制箭头（ax.quiver()）。

所以你添加

x, y, z = np.array([[-1,0,0],[0,-1,0],[0,0,0]])
u, v, w = np.array([[2,0,0],[0,2,0],[0,0,5]])
ax.quiver(x,y,z,u,v,w,arrow_length_ratio=0.1, color="black")
ax.set_axis_off()
plt.show()

你的代码，你会得到这张照片：

【讨论】：