使用matplotlib imshow和scatter获得相同的子图大小

Question

我正在尝试在同一图中绘制图像（使用matplotlib.imshow）和散点图。尝试此操作时，图像显示小于散点图。小示例代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

image = np.random.randint(100,200,(200,200))
x = np.arange(0,10,0.1)
y = np.sin(x)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)
ax1.imshow(image)
ax2.scatter(x,y)

plt.show()

其中给出了下图：

如何让两个子凹坑具有相同的高度？ （和我想的宽度）

我已尝试使用gridspec回复中显示的this

fig=plt.figure()
gs=GridSpec(1,2)

ax1=fig.add_subplot(gs[0,0])
ax2=fig.add_subplot(gs[0,1])
ax1.imshow(image)
ax2.scatter(x,y)

但是这给出了相同的结果。我还尝试使用以下方法手动调整子图大小：

fig = plt.figure()
ax1 = plt.axes([0.05,0.05,0.45,0.9])
ax2 = plt.axes([0.55,0.19,0.45,0.62])

ax1.imshow(image)
ax2.scatter(x,y)

通过反复试验，我可以将两个子图获得正确的大小，但是整体图形大小的任何变化都意味着子图将不再具有相同的大小。

有没有办法让imshow和scatter图在图中看起来大小相同，而无需手动更改轴尺寸？

我正在使用Python 2.7和matplotlib 2.0.0

Answer 1

您不希望得到的结果是什么。

1. 您可以在图像上使用自动方面

   ax.imshow(z, aspect="auto")
   

   

2. 或者您可以根据其轴限制设置线图的方面，使其与图像的大小相同（如果图像具有相等的x和y尺寸）

   asp = np.diff(ax2.get_xlim())[0] / np.diff(ax2.get_ylim())[0]
   ax2.set_aspect(asp)
   

   完整代码：

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   x = np.linspace(0,10,20)
   y = np.sin(x)
   z = np.random.rand(100,100)
   
   fig, (ax, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
   
   ax.imshow(z)
   ax2.plot(x,y, marker=".")
   
   asp = np.diff(ax2.get_xlim())[0] / np.diff(ax2.get_ylim())[0]
   ax2.set_aspect(asp)
   
   plt.show()
   

   如果图像没有相同的限制（不是正方形），则仍然需要除以图像的方面：

   asp = np.diff(ax2.get_xlim())[0] / np.diff(ax2.get_ylim())[0]
   asp /= np.abs(np.diff(ax1.get_xlim())[0] / np.diff(ax1.get_ylim())[0])
   ax2.set_aspect(asp)
   

Answer 2

对于那些在两个图中共享 y 轴的人，将 constrained_layout 设置为 True 可能会有所帮助。

Answer 3

这是我使用的一些代码：

fig, axis_array = plt.subplots(1, 2, figsize=(chosen_value, 1.05 * chosen_value / 2),
                               subplot_kw={'aspect': 1})

我明确地选择在我的图中将有2个子图，并且该图将被选择为高值，并且每个子图的宽度大约是该图的一半，并且子图的宽高比将为1（即，它们都是正方形）。图形尺寸是强制间距的特定比率。

Answer 4

我遇到了同样的问题，在SO中问了一个非常相似的问题。 @ImportanceOfBeingErnest提出的解决方案对我来说就像一个魅力，但为了完整起见，我想提一个我建议申请的简单解决方法（归功于@Yilun Zhang），然后我的问题被标记为完全重复这一个：

  

问题是绘图区域高度太大，这会在图像中留下空位。

如果您将代码更改为：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

然后你得到了理想的结果：