如何消除matplotlib中子图之间的差距?

时间:2013-11-18 20:31:39

标签: python matplotlib

下面的代码会在子图之间产生间隙。如何消除子图之间的间隙并使图像成为一个紧密的网格?

enter image description here

import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(16):
    i = i + 1
    ax1 = plt.subplot(4, 4, i)
    plt.axis('on')
    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_aspect('equal')
    plt.subplots_adjust(wspace=None, hspace=None)
plt.show()

6 个答案:

答案 0 :(得分:86)

问题是使用aspect='equal',它可以防止子图扩展到任意宽高比并填满所有空白区域。

通常,这可行:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

结果如下:

但是,使用aspect='equal',如下面的代码所示:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])
    a.set_aspect('equal')

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

这就是我们得到的:

第二种情况的不同之处在于,您强制x轴和y轴具有相同数量的单位/像素。由于轴默认情况下从0变为1(即,在绘制任何内容之前),使用aspect='equal'强制每个轴为正方形。由于该图不是正方形,因此pyplot在水平轴之间增加了额外的间距。

要解决此问题,您可以将图形设置为具有正确的宽高比。我们将在这里使用面向对象的pyplot接口,我认为这通常是优越的:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) # Notice the equal aspect ratio
ax = [fig.add_subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])
    a.set_aspect('equal')

fig.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

结果如下:

答案 1 :(得分:72)

您可以使用gridspec来控制轴之间的间距。这里还有更多information

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

plt.figure(figsize = (4,4))
gs1 = gridspec.GridSpec(4, 4)
gs1.update(wspace=0.025, hspace=0.05) # set the spacing between axes. 

for i in range(16):
   # i = i + 1 # grid spec indexes from 0
    ax1 = plt.subplot(gs1[i])
    plt.axis('on')
    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_aspect('equal')

plt.show()

axes very close together

答案 2 :(得分:20)

如果不完全使用gridspec,也可以通过将 wspace hspace 设置为零来删除间隙:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.clf()
f, axarr = plt.subplots(4, 4, gridspec_kw = {'wspace':0, 'hspace':0})

for i, ax in enumerate(f.axes):
    ax.grid('on', linestyle='--')
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_yticklabels([])

plt.show()
plt.close()

导致:

.

答案 3 :(得分:2)

您是否尝试过plt.tight_layout()

plt.tight_layout() enter image description here 没有它: enter image description here

或者:类似的东西(使用add_axes

left=[0.1,0.3,0.5,0.7]
width=[0.2,0.2, 0.2, 0.2]
rectLS=[]
for x in left:
   for y in left:
       rectLS.append([x, y, 0.2, 0.2])
axLS=[]
fig=plt.figure()
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[0]))
for i in [1,2,3]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i],sharey=axLS[-1]))    
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[4]))
for i in [1,2,3]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[8]))
for i in [5,6,7]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))     
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[12]))
for i in [9,10,11]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))

如果您不需要共享轴,那么只需axLS=map(fig.add_axes, rectLS) enter image description here

答案 4 :(得分:0)

对于最新的matplotlib版本,您可能需要尝试Constrained Layout。但是,这不适用于plt.subplot(),因此您需要改用plt.subplots()

fig, axs = plt.subplots(4, 4, constrained_layout=True)

答案 5 :(得分:0)

另一种方法是使用 pad 中的 plt.subplots_adjust() 关键字,它也接受负值:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])

plt.subplots_adjust(pad=-5.0)

此外,要去除所有子图(即画布)外边缘的白色,请始终使用 plt.savefig(fname, bbox_inches="tight") 保存。