python - matplotlib 3 : 3D scatter plots with tight_layout

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，这会生成如下图:

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:

伴随着这个是警告

.../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，像这里那样使用没有参数的 tight_layout 无论如何(在旧的 matplotlibs 上)并不能始终如一地导致预期的收紧边距，因此应该避免使用 tight_layout 首先是 3D 图。但是，通过手动调整 tight_layout 的参数，即使在 3D 图上，它(曾经是)一种不错的修剪边距的方法。

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，它现在可以工作了:

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，这似乎将在 matplotlib 3.0.x 中修复。目前，可以使用上述内容。