Matplotlib三維散自動縮放問題

的Python 2.7，matplotlib 1.5.1，WIN 7，64Matplotlib三維散自動縮放問題

我想在繪製&其幾何最近鄰（即不其最近相連的鄰居）的節點之間的最短距離使用Dijkstra算法的圖。

該算法運行良好，但當涉及繪圖時，當繪製某些節點時，matplotlib的縮放會嚇倒。

代碼片段：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 

# Find the paths between a given node & its nearest neighbours 

def plotPath(pathStart, pathEnd, pointCol='b'): 

    shortPath = graph.dijkstra(pathStart, pathEnd) # this calculates the shortest path 

    pathNodesIdx = [i-1 for i in shortPath] # Algorithm returns 1 indexed whilst Python uses 0 indexed 
    pathCoords = L3.nodes[pathNodesIdx, 1:4] # retrieves the coordinate for the nodes on the path 

    ax.scatter(pathCoords[1:-1,0], pathCoords[1:-1,1], pathCoords[1:-1,2], s=240, c=pointCol, marker='o') 
    startNode = pathCoords[0] 
    endNode = pathCoords[-1] 
    ax.scatter(startNode[0], startNode[1], startNode[2], s=240, c='g', marker='o') 
    ax.scatter(endNode[0], endNode[1], endNode[2], s=240, c='r', marker='o') 
    for node in pathCoords[1:]: 
     ax.plot([startNode[0], node[0]], [startNode[1], node[1]], [startNode[2], node[2]], color=pointCol, linewidth=2.0) 
     startNode = node 

    return pathCoords 


pointCol = 'b' 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 

pathStart = 1 # given node 
graph=Graph(L3.trabGraph) # L3.trabGraph is list conataining the edge/node/cost information for the graph 

# Return indices for nearest neighbours 
nearest = [i+1 for i in L3.nodeNeighbours(pathStart, numNeighs=6, method='brute')[1:]]

比如我剛剛繪製使用plotPath(1, nearest[2])第二近鄰的路徑獲得：

但是如果我添加使用其他最近的鄰居，

p0 = plotPath(1, nearest[0]) 
p1 = plotPath(1, nearest[1]) 
p2 = plotPath(1, nearest[2]) 
p3 = plotPath(1, nearest[3]) 
p4 = plotPath(1, nearest[4])

我得到：

僅供參考每個個案的節點的座標：

p0 = array([[ 1.094, 1.76 , 1.125], 
     [ 1.188, 1.75 , 1.104]]) 

p1 = array([[ 1.094, 1.76 , 1.125], 
     [ 1.104, 1.875, 1.094]]) 

p2 = array([[ 1.094, 1.76 , 1.125], 
     [ 1.188, 1.75 , 1.104], 
     [ 1.188, 1.688, 1.094]]) 

p3 = array([[ 1.094, 1.76 , 1.125], 
     [ 1.198, 1.76 , 1.198]]) 

p4 = array([[ 1.094, 1.76 , 1.125], 
     [ 1.198, 1.76 , 1.198], 
     [ 1.188, 1.708, 1.198]])

對於我的生活我不明白爲什麼matplotlib做到這一點？有人知道嗎？

我已經遺漏了Dijkstra算法的實現（來自Rosetta代碼FYI）&爲了簡潔起見創建圖表&我無權共享圖表信息。

來源

2016-09-28 DrBwts

你能告訴我們matplotlib做什麼，你不喜歡/期望在這裏以及你會如何看待結果？不知道你想達到什麼目標，沒有人能幫助你。也許[這]（http://stackoverflow.com/help/how-to-ask）有幫助。 – ImportanceOfBeingErnest

帖子中的2張圖片包含相同的數據。在第一張圖片中，您可以看到圖形已自動縮放以適合畫布的大小。在第二幅圖像中，圖形中增加了7個點，但自動縮放增加了畫布的大小，以至於現在所有點都聚集在角落。從帖子末尾的點列表可以看出，所有點只佔用新自動縮放畫布的非常小的一部分。 – DrBwts

是的，的確如此。但究竟是什麼問題？ – ImportanceOfBeingErnest

如果這裏的問題確實是「如何設置matplotlib中3d圖的極限？」那麼答案將是：

就像你在2D情況下，這樣做：

ax.set_xlim([xmin, xmax]) 
ax.set_ylim([ymin, ymax]) 
ax.set_zlim([zmin, zmax])

尋找最小和最大的值對應的情況下，當然可以實現自動化。

來源

2016-09-29 22:34:03 ImportanceOfBeingErnest

Matplotlib三維散自動縮放問題

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