matplotlib 3：具有紧密布局的3D散点图

Question

我有一些代码可以使用matplotlib的scatter和tight_layout生成3D散点图，请参见下面的简化代码：

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，这样的图形如下：

类似的输出是由较旧的版本生成的，至少回溯到1.5.1。使用新版本3.0.0时，plt.tight_layout()出问题了，我得到以下输出：

与此伴随的是警告

  

... / matplotlib / tight_layout.py：177：用户警告：左右边距不能足够大以容纳所有轴装饰

有人可能会争辩说，不带任何参数的tight_layout会（无论是在较旧的matplotlibs上）还是不会始终导致预期的紧缩利润，因此应该避免将tight_layout与3D绘图一起使用第一名。但是，通过手动调整tight_layout的参数，即使在3D绘图上，这也是（过去）修剪边距的一种不错的方法。

我的猜测是这是matplotlib中的错误，但也许他们做了一些我没有意识到的有意更改。任何有关修复的指针表示赞赏。

Answer 1

感谢ImportanceOfBeingErnest的评论，它现在可以工作：

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')

从注释中的链接看来，这将在matplotlib 3.0.x中修复。目前，可以使用上面的方法。

Answer 2

plt.tight_layout()
plt.show()

就在绘图主体代码的正下方。