在python中多次使用ax.voxels方法后如何修复限制

我正在研究从激光雷达接收到的3D点云。我将大量的点（最多10-1亿个）分割为多维数据集，研究它们的位置并使用Axes3D.voxels方法将结果显示在单独的体素中。但是，Axes3D在多次使用此方法设置适当的限制时，我会遇到一些问题。

我定义add_voxels函数是为了从np.array输入的多维数据集的位置立即显示体素：

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

def add_voxels(true_ids, ax):
    shape_of_filled = true_ids.max(axis=0) + 1  # shape of building
    filled = np.zeros(shape_of_filled)
    for n in true_ids:
        filled[n] = 1
    x, y, z = np.indices(np.array(shape_of_filled) + 1)
    return ax.voxels(x,y,z, filled)```

Then use it to plot my two clouds of cubes:

fig = plt.gcf()  # get a reference to the current figure instance
ax = fig.gca(projection='3d')  # get a reference to the current axes instance
cubecloud1 = np.array(list(itertools.product(range(2,4), range(2,4), range(2,4))))
cubecloud2 = np.array(list(itertools.product(range(4,7), range(4,7), range(4,7))))
add_voxels(cubecloud2, ax)
add_voxels(cubecloud1, ax)
plt.show()

这会导致显示体素位置的限制很差：

我想将所有组件显示在这样的正确边界框中：

Or, at least, this (assuming bounding box includes invisible voxels too):