matplotlib 3：tight_layout 的 3D 散点图

Question

我有一些代码使用 matplotlib 的 scatter 结合 tight_layout 生成 3D 散点图，请参阅下面的简化代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d 

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

N = 100
x = np.random.random(N)
y = np.random.random(N)
z = np.random.random(N)

ax.scatter(x, y, z)
plt.tight_layout()  # <-- Without this, everything is fine
plt.savefig('scatter.png')

在 matplotlib 2.2.3 中，这使得图形如下：

类似的输出由旧版本生成，至少回到 1.5.1。使用新版本 3.0.0 时，plt.tight_layout() 出现问题，我得到以下输出：

伴随着警告

.../matplotlib/tight_layout.py:177: UserWarning: The left and right margins cannot be made large enough to accommodate all axes decorations

有人可能会争辩说，像这里一样使用不带参数的 tight_layout 无论如何（在较旧的 matplotlib 上）并不会始终如一地导致预期的收紧边距，因此应该避免将 tight_layout 与 3D 一起使用情节摆在首位。但是，通过手动调整 tight_layout 的参数，即使在 3D 绘图上，它（过去）也是一种 trim 边距的好方法。

我猜这是 matplotlib 中的一个错误，但也许他们做了一些我没有注意到的有意更改。任何有关修复的指示都将受到赞赏。

Answer 1

感谢 ImportanceOfBeingErnest 的评论，现在可以使用了：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d 

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

N = 100
x = np.random.random(N)
y = np.random.random(N)
z = np.random.random(N)

ax.scatter(x, y, z)

# The fix
for spine in ax.spines.values():
    spine.set_visible(False)

plt.tight_layout()

plt.savefig('scatter.png')

从评论中的链接来看，这似乎会在 matplotlib 3.0.x 中修复。目前，可以使用上面的。

Answer 2

plt.tight_layout()
plt.show()

在你的绘图主体代码下方。

matplotlib 3：tight_layout 的 3D 散点图

matplotlib 3: 3D scatter plots with tight_layout

python

matplotlib

scatter-plot

python-3.x