matplotlib绘制3D图时出现归一化刻度边框的原因及解决方法问询

问题成因 #

你看到的带0-1刻度的异常边框是创建画布时先生成的默认2D坐标轴残留。
调用plt.subplots()时会默认在画布上创建一个普通2D坐标轴对象，后续调用fig.gca(projection='3d')是在同一个画布位置叠加了一个新的3D坐标轴，底层的2D坐标轴没有被隐藏，其自带的边框和默认0-1范围的刻度就会显示在3D图的外围。

解决方法 #

方案1：创建子图时直接指定3D投影（更推荐，适合同时放置2D、3D子图的场景） #

不需要先创建默认2D轴再替换，创建子图时直接给对应子图指定projection='3d'参数即可，示例代码如下：

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

x = np.linspace(0,10)
y = np.linspace(0,10)
z = np.linspace(0,10)

# ------------- 单张3D图写法 ---------------
fig = plt.figure(figsize = (9,6))
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.plot(np.sin(x), np.cos(y), z)

plt.show()

如果需要同时放置2D和3D子图，按如下写法创建即可，不会产生残留边框：

# ------------- 并列2D+3D子图写法 ---------------
fig = plt.figure(figsize = (14,6))
# 第一个子图为2D
ax1 = fig.add_subplot(121)
# 第二个子图为3D
ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d')

# 2D子图绘图
ax1.plot(x, np.sin(x))
# 3D子图绘图
ax2.plot(np.sin(x), np.cos(y), z)

plt.show()

方案2：手动隐藏原有2D坐标轴 #

如果不想修改原有创建画布的逻辑，可以在创建3D坐标轴后把底层的2D坐标轴设置为不可见：

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

x = np.linspace(0,10)
y = np.linspace(0,10)
z = np.linspace(0,10)

# ------------- Figure ---------------
fig, ax_2d = plt.subplots(figsize = (9,6))
# 隐藏原有2D轴
ax_2d.set_visible(False)

ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot(np.sin(x), np.cos(y), z)

plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andersyes