摆脱约束布局并使用plt.subplots_adjust(wspace=<value>, hspace=<value>)对我来说很有效

from matplotlib import pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, subplot_kw=dict(projection="3d"))

plt.subplots_adjust(wspace=0.5,hspace=0.5)

labels_x, labels_y, labels_z = [['x-axis']*3]*2, [['y-axis']*3]*2, [['z-axis']*3]*2

for i in range(len(axes)):
    for j in range(len(axes[i])):
        axes[i,j].set_xlabel(labels_x[i][j])
        axes[i,j].set_ylabel(labels_y[i][j])
        axes[i,j].set_zlabel(labels_z[i][j])
    
plt.show()

虽然紧凑布局和约束布局都可以用于3d投影（mplot3d），但约束布局似乎不理解如何填充3d标记标签，导致标签重叠或修剪。两个布局管理器都调整子图填充和轴大小，给定一个固定的图形大小。两者都不能使图形大小适合内容。要使用紧凑布局来完成此操作，请通过多次迭代从当前图形紧凑bbox中推断所需的图形大小。使用受约束布局管理器时，请将轴紧bbox和填充相加以确定任何多余的空间。紧凑布局可调整子绘图部分（轴尺寸和图形填充），并支持“h_pad”和“w_pad”参数。约束布局可调整轴大小，并支持“wspace”、“hspace”、“w_pad”和“h_pad”参数。紧凑布局将子地块压缩成紧凑组，然后将其集中在可用空间中。受约束的布局将子地块均匀分布在所有可用空间中。不管布局管理器是什么，如果刻度重叠或聚集得太紧，请将刻度定位器切换为“MaxNLocator”，以获得较小的“n”。
根本问题是3d投影刻度标签在绘制完整画布之前是空的。受约束布局管理器执行的“_draw_disabled”绘制不足以触发刻度标签。如果你跟踪axis tight bbox，你会注意到它们直到调用“fig.canvas.draw”之后才包含标签，在此之前，标记标签只是“Text（0，0，''）"。请确保在调整图形大小后包含此调用，然后布局将按预期受到约束。给定一个固定的图形宽度，根据美观性设置高度，或者对带有填充的轴进行求和，以确定可能的最小高度。

万一你要将它嵌入到PyQt Gui中，使用mpl工具栏，这个顺序可能会有帮助：

fig.canvas.draw()
fig.set_constrained_layout(True)
# update your ax as needed here
ax.set_anchor('C') # or whichever position desired
plt.draw()
toolbar.update()