我正在循环的每次迭代中更新3d散点图。重绘绘图时，网格线会“遍历”或“覆盖”这些点，这使我的数据更难以可视化。如果我构建一个3d图（无循环更新），则不会发生。下面的代码演示了最简单的情况：

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

X = np.random.rand(100, 3)*10
Y = np.random.rand(100, 3)*5

plt.ion()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2])
plt.draw()

for i in range(0, 20):
    time.sleep(3)   #make changes more apparent/easy to see

    Y = np.random.rand(100, 3)*5
    ax.cla()    
    ax.scatter(Y[:, 0], Y[:, 1], Y[:, 2])
    plt.draw()

还有其他人遇到过这个问题吗？

解决方案

在问题出在or 调用的意义上，MaxNoe看起来是正确的。实际上，这似乎是一个已知问题。ax.cla()plt.cla()

然后出现一个问题，因为透明轴方法在3D绘图中不起作用，并且对于3D散点，没有干净的方法可以更改数据点的坐标（a la sc.set_data(new_values)），如本邮件列表中所述（我没有找不到最近的东西）。

但是，在邮件列表中，Ben Roon指出了一种可能对您也有用的解决方法。

解决方法：

您需要在函数返回_ofsets3d的Line3DCollection对象的内部变量中设置数据点的新坐标scatter。

您改编的示例如下所示：

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

X = np.random.rand(100, 3)*10
Y = np.random.rand(100, 3)*5

plt.ion()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
sc = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2])
fig.show()

for i in range(0, 20):
    plt.pause(1)

    Y = np.random.rand(100, 3)*5

    sc._offsets3d = (Y[:,0], Y[:,1], Y[:,2])
    plt.draw()