Python N体模拟中如何固定Matplotlib的3D坐标轴长度？

问题出在你每次循环用ax.cla()清空坐标轴时，会把之前的坐标轴范围设置一并清除，导致Matplotlib每次自动缩放坐标轴适配当前点的位置。这里给两种简单的解决办法：

方法一：每次清空后重新固定坐标轴范围 #

先根据你的N体模拟场景，预估坐标的最大最小值（或者先跑一次模拟获取实际范围），然后在每次清空坐标轴后重新设置固定范围：

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

# 根据模拟需求调整数值，比如坐标不会超出[-20,20]就这么设
x_range = (-20, 20)
y_range = (-20, 20)
z_range = (-20, 20)

for t in np.arange(0, 10000, dt):
    update_coords()
    ax.cla()
    # 重新设置固定坐标轴范围
    ax.set_xlim(x_range)
    ax.set_ylim(y_range)
    ax.set_zlim(z_range)
    ax.scatter(coords[:, 0], coords[:, 1], coords[:, 2])
    plt.draw()
    plt.pause(0.02)

方法二：不清空坐标轴，只移除旧散点 #

这种方式不用每次重置坐标轴设置，只需移除上一次绘制的散点，再画新的即可：

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

# 一次性设置好固定坐标轴范围
x_range = (-20, 20)
y_range = (-20, 20)
z_range = (-20, 20)
ax.set_xlim(x_range)
ax.set_ylim(y_range)
ax.set_zlim(z_range)

last_scatter = None  # 保存上一次的散点对象

for t in np.arange(0, 10000, dt):
    update_coords()
    if last_scatter is not None:
        last_scatter.remove()  # 移除旧散点
    # 绘制新散点并保存对象
    last_scatter = ax.scatter(coords[:, 0], coords[:, 1], coords[:, 2])
    plt.draw()
    plt.pause(0.02)

两种方法都能让坐标轴保持固定长度，你可以根据习惯选择。如果不确定坐标范围，也可以先运行几次update_coords()，打印coords的极值来确定合适的范围值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者raziuuu