更改matplotlib中子图的纵横比

Question

我创建了一系列简单的灰度图像，我已在网格中绘制（遗憾的是，因为我没有足够高的声誉，所以无法上传图像:(）。

伪代码是

# Define matplotlib PyPlot object

nrow =  8
ncol = 12

fig, axes = plt.subplots(nrow, ncol, subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
fig.subplots_adjust(hspace=0.05, wspace=0.05)

# Sample the fine scale model at random well locations

for ax in axes.flat:

    plot_data = # some Python code here to create 2D grey scale array...

    # ... create sub-plot

    img = ax.imshow(plot_data, interpolation='none')
    img.set_cmap('gray')

# Display the plot

plt.show()        

我想更改纵横比，以便绘图垂直压扁并水平拉伸。我尝试过使用ax.set_aspect并将'aspect'作为subplot_kw参数传递，但无济于事。我也关闭了'autoscale'，但我只能看到一些像素。欢迎所有建议！

提前致谢!!

@JoeKington - 谢谢！那是一个很棒的回复!!仍然试图让我全神贯注。还要感谢其他海报的建议。所以，原始情节看起来像这样：http://imgur.com/Wi6v4cs 当我设置'aspect ='auto''时，情节如下所示：http://imgur.com/eRBO6MZ 这是一个很大的进步。我现在需要做的就是调整子图大小，以便以2：1的纵向纵横比绘制子图，但是图中填充整个子图。我想'colspan'会这样做吗？

Answer 1

简答

您可能想要致电：

ax.imshow(..., aspect='auto')

默认情况下，

imshow会在调用轴时将轴的纵横比设置为1。这将覆盖您在创建轴时指定的任何方面。

然而，这是matplotlib中常见的混淆源。让我备份并详细解释一下。

Matplotlib的布局模型

matplotlib中的

aspect是指 data 坐标中xscale和yscale的比率。它不直接控制轴的宽度和高度的比率。

有三件事可以控制＆＃34;外框＆＃34;的尺寸和形状。 matplotlib轴：

1. 图的大小/形状（下图中以红色显示）
2. 图坐标中指定的Axes范围（例如，下图中的子图位置，以绿色显示）
3. Axes用于适应固定宽高比（adjustable参数）的机制。

轴始终位于图形坐标中，换句话说，它们的形状/大小始终是图形的形状/大小的比率。 （注意：axes_grid之类的某些内容会在绘制时改变这一点以克服此限制。）

但是，给定轴的范围（从其子图位置或明确设置的范围）并不一定是它将占用的大小。根据{{​​1}}和aspect参数，轴将在其给定范围内缩小。

为了理解所有事物的相互作用，让我们在很多不同的情况下绘制一个圆圈。

无固定方面

在基本情况下（没有为轴设置固定的纵横比），轴将填充图形坐标中分配给它的整个空间（由绿色框显示）。

x和y刻度（由adjustable设置）可以自由更改，扭曲圆圈：



当我们调整图形的大小（交互式或图形创建）时，轴将会“挤压”＃34;用它：



固定宽高比，aspect

但是，如果设置了绘图的宽高比（adjustable='box'将强制宽高比为1，默认情况下），Axes将调整轴外部的大小以保持x和y指定方面的数据比率。

这里要理解的一个关键点是，图的imshow是x和y数据比例的一个方面。它不是图的宽度和高度的方面。因此，如果aspect为aspect，则圆圈将始终为圆圈。

举个例子，我们说我们做过类似的事情：

1

默认情况下，fig, ax = plt.subplots() # Plot circle, etc, then: ax.set(xlim=[0, 10], ylim=[0, 20], aspect=1) 为adjustable。让我们看看会发生什么：



轴可以占用的最大空间由绿色框显示。但是，它必须保持相同的x和y标度。有两种方法可以实现：更改x和y限制或更改Axes边界框的形状/大小。由于Axes的"box"参数设置为默认adjustable，因此Axes在其最大空间内缩小。

当我们调整图形的大小时，它将继续缩小，但是通过使轴用于减少分配给轴的最大空间（绿色框）来维持x和y比例：



两个快速的旁注：

1. 如果您正在使用共享轴，并希望拥有"box"，请改用adjustable="box"。
2. 如果您想控制轴位于＆＃34;绿色框内的位置＆＃34;设置轴的adjustable="box-forced"。例如。 anchor让它保持＆＃34;固定＆＃34;在＆＃34;绿色框的右上角＆＃34;因为它调整了它的大小以保持纵横比。

固定方面，ax.set_anchor('NE')

adjustable="datalim"的另一个主要选项是adjustable。

在这种情况下，matplotlib将通过更改其中一个轴限制来保持数据空间中的x和y比例。 Axes将填满分配给它的整个空间。但是，如果手动设置x或y限制，则可以覆盖它们以允许轴填充分配给它的完整空间并将x / y比例保持为指定的"datalim"。

在这种情况下，x限制设置为0-10，y限制设置为0-20，aspect。请注意，y限制未被遵守：



当我们调整图形时，纵横比也相同，但数据限制发生变化（在这种情况下，x限制不受尊重）。



在旁注中，生成上述所有数字的代码位于：https://gist.github.com/joferkington/4fe0d9164b5e4fe1e247

这与aspect=1, adjustable='datalim'有什么关系？

调用imshow时，默认情况下会调用imshow。由于默认情况下为ax.set_aspect(1.0)，因此任何带有adjustable="box"的情节都会像上面的第3 /第4张图片一样。

例如：



但是，如果我们指定imshow，则图表的宽高比不会被覆盖，图像将会＃34;压缩＆＃34;占用分配给Axes的全部空间：



另一方面，如果你想让像素保持＆＃34; square＆＃34; （注意：取决于imshow(..., aspect='auto') kwarg指定的内容，它们可能不是正方形），您可以忽略extent并将轴的可调参数设置为aspect='auto'代替。

E.g。

"datalim"



轴形状由图形

控制

要记住的最后一部分是轴的形状/尺寸被定义为图形的形状/尺寸的百分比。

因此，如果要保留轴的纵横比并在相邻子图之间保留固定的间距，则需要定义要匹配的图形的形状。 ax.imshow(data, cmap='gist_earth', interpolation='none') ax.set(adjustable="datalim") 非常方便。它只是根据指定的宽高比或2D数组生成plt.figaspect的元组（它将采用数组形状的宽高比，而不是内容）。

对于子图的网格示例，每个子图具有恒定的2x1纵横比，您可能会考虑以下内容（请注意我在这里使用width, height ，因为我们希望图像中的像素保持正方形）：

aspect="auto"