范围和方面; matplotlib中具有共享轴的图像中的正方形像素

Question

我陷入了相当复杂的境地。我正在使用imshow（）将一些数据绘制为图像。不幸的是我的脚本很长而且有点乱，因此很难做出一个有效的例子，但我正在展示关键步骤。这就是我从一个更大的数组中获取我的图像数据的方式，它写在一个文件中：

data = np.tril(np.loadtxt('IC-heatmap-20K.mtx'), 1)
#
#Here goes lot's of other stuff, where I define start and end
#
chrdata = data[start:end, start:end]
chrdata = ndimage.rotate(chrdata, 45, order=0, reshape=True, 
                         prefilter=False, cval=0)
ax1 = host_subplot(111) 
#I don't really need host_subplot() in this case, I could use something more common;
#It is just divider.append_axes("bottom", ...) is really convenient.
plt.imshow(chrdata, origin='lower', interpolation='none',
           extent=[0, length*resolution, 0, length*resolution]) #resolution=20000

所以我感兴趣的值都是三角形，顶角在正方形的顶边中间。同时我绘制了一些数据（在这种情况下很多彩色线条）以及靠近它底部的图像。

所以起初这看起来还不错，但实际上并非如此：图像中的所有像素都不是正方形，而是随着它们的高度比它们的宽度更大而拉长。如果我放大它们的样子：

这不会发生，如果我在调用imshow（）时没有设置范围，但我需要它以便图像中的坐标和其他图（在这种情况下底部的彩色线条），在哪里相同（见Converting coordinates of a picture in matplotlib?）。 我尝试使用方面修复它。我试图这样做，它修复了像素＆＃39;形状，但我有一个非常奇怪的图片：

问题是，稍后在代码中我明确地设置了这个：

ax1.set_ylim(0*resolution, length*resolution) #resolution=20000

但是在设定方面后，我得到了绝对不同的限制。最糟糕的是：ax1现在比底部另一个绘图的轴更宽，所以它们的坐标不再匹配了！我以这种方式添加它：

axPlotx = divider.append_axes("bottom", size=0.1, pad=0, sharex=ax1)

我非常感谢帮助修复它：正方形像素，两个（或更多，在其他情况下）图中相同的坐标。在我看来，图像的轴需要变宽（如方面所示），应该应用ylims，第二轴的宽度应该与图像相同。 感谢您阅读这个可能不清楚的解释，请让我知道，如果我应该澄清一切。

更新

根据评论中的建议，我尝试使用

ax1.set(adjustable='box-forced')

它确实有助于图像本身，但它导致两个轴被白色空间分开。有没有办法让它们彼此靠近？

Answer 1

重新编辑了我的整个答案，因为我找到了解决问题的方法。我根据tcaswell的评论建议使用set_adjustable("box_forced")选项解决了它。

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot, make_axes_locatable


#Calculate aspect ratio
def determine_aspect(shape, extent):
    dx = (extent[1] - extent[0]) / float(shape[1])
    dy = (extent[3] - extent[2]) / float(shape[0])
    return dx / dy

data = numpy.random.random((30,60))

shape = data.shape
extent = [-10, 10, -20, 20]
x_size, y_size = 6, 6

fig = plt.figure(figsize = (x_size, y_size))
ax = host_subplot(1, 1, 1)
ax.imshow(data, extent = extent, interpolation = "None", aspect = determine_aspect(shape, extent))

#Determine width and height of the subplot frame
bbox = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
width, height = bbox.width, bbox.height

#Calculate distance, the second plot needs to be elevated by
padding = (y_size - (height - width)) / float(1 / (2. * determine_aspect(shape, extent)))

#Create second image in subplot with shared x-axis
divider = make_axes_locatable(ax)
axPlotx = divider.append_axes("bottom", size = 0.1, pad = -padding, sharex = ax)

#Turn off yticks for axPlotx and xticks for ax 
axPlotx.set_yticks([])
plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=False)

#Make the plot obey the frame
ax.set_adjustable("box-forced")

fig.savefig("test.png", dpi=300, bbox_inches = "tight")

plt.show()

这会产生以下共享x-axis的图像：

希望有所帮助！