Python 绘制平面和正交向量时出现错误结果

我需要计算一个向量相对于另一个向量的分量，在3D中。当显示结果时，虽然我对下面的简单数学很有信心，但是可视化是完全错误的

我写了一个小脚本来重现这个问题。平面为z=x+y，即x+y-z=0。与之正交的向量是1，1，-1。但是，当使用quiver绘制时，视觉结果是错误的

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

X,Y = np.meshgrid(np.arange( -1,  1, 0.1), np.arange( -1, 1, 0.1))
XX = X.flatten()
YY = Y.flatten()
Z = X + Y 
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.2)

ax.scatter(1, 1, -1, c="orange", s=20, marker='o')

ax.quiver(0, 0, 0, 1, 1, -1, color="blue")
plt.show()

箭袋探针实际绘制指向目标点1，1，-1的矢量，平面实际上是正确的，但它们不是正交的

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我是否遗漏了一些非常明显的东西，或者只是一个透视问题？

我认为这是一个缩放问题。可以使用ax.set_xlim3d为所有轴设置相同的范围

看起来很好，就像这样：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

X,Y = np.meshgrid(np.arange( -1,  1, 0.1), np.arange( -1, 1, 0.1))
XX = X.flatten()
YY = Y.flatten()
Z = X + Y 
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.2)

ax.scatter(1, 1, -1, c="orange", s=20, marker='o')

ax.quiver(0, 0, 0, 1, 1, -1, color="blue")

ax.set_xlim3d(-1,1) 
ax.set_ylim3d(-1,1) 
ax.set_zlim3d(-1,1) 

plt.show()

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橙色的点是对的，对吗？所以指向该点的向量也是正确的，因为它从原点开始。所以唯一的问题是，虽然向量是正确的，并且与数据空间中的平面正交，但它不在显示空间中

要使显示空间具有相等的纵横比，有多种方法，但最简单的是

摆正 在所有边上使用相等的边距 对所有轴使用相等的限制。 这可能看起来像这样

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

fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
fig.subplots_adjust(.1,.1,.9,.9)
ax.set(xlim=(-2,2), ylim=(-2,2), zlim=(-2,2))

X,Y = np.meshgrid(np.arange( -1,  1, 0.1), np.arange( -1, 1, 0.1))
Z = X + Y 
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.2)

ax.scatter(1, 1, -1, c="orange", s=20, marker='o')
ax.quiver(0, 0, 0, 1, 1, -1, color="blue")
plt.show()