Question

我的图形缩放比例有问题。我使用imshow绘制两个矩阵，第一个是2x2矩阵，第二个是5x5矩阵。现在，我要使两个具有相同大小的表示矩阵项的框相同。但我希望它们的绝对大小相同（例如像素）。如果我同时绘制两个图并进行比较，则2x2矩阵框相对于内部数字要比5x5矩阵大得多。 2x2 matrix, too big boxes 5x5 matrix, right box size 我尝试使用plt.figure（）函数的“ figsize”参数，但这也会重新缩放框中的数字。我尝试过的另一件事是imshow的“ extent”参数，如果我只是想使盒子变小，则该参数不起作用。它只是扩大了他们的规模。（如果我使边界框变宽，它会起作用，然后它会自动使它们变薄，但这不是我想要的，下面的示例）。 with use of extent: wider and thinner but I don't what that

现在再次：我有点想调整框的大小，但不要更改文本/数字的大小，这样如果我在文章中将图形紧挨着放置，它看起来就不会转储。它不一定是自动匹配两个图形框大小的一种方法，我已经对任何调整框大小的方法都感到满意，因为它不必是100％准确的。有人知道我该怎么做吗？已经非常感谢了！

这是两个带有方形框的图形的代码（我想要什么，但只是更改了大小）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use("seaborn-dark")

def gfx_1():
    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2], [3, 4]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest")
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("2x2.png")


def gfx_2():
    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [6, 7, 8, 9, 10], [9, 10, 11, 12, 13], [12, 13, 14, 15, 16]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest")
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 4.5, 1.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 4.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("5x5.png")

和带有扩展的修改后的（我不知道）：

def gfx_1():
    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2], [3, 4]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest", extent=(-0.5, 3.5, -0.5, 1.5))
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i*2, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 3.5, 2.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("2x2_wide.png")

Answer 1

我认为您已经通过使用figsize找到了正确的答案。当然，使用2x2网格时，生成的图像可能看起来更大，但这可能只是图像可视化程序中缩放的问题。如果要以它们的原始分辨率并排显示它们，则正方形看起来将是相同的大小。

换句话说，如果在2英寸x 2英寸的图像中创建2x2网格，则每个框的宽度将小于1英寸（由于轴和其他所有元素）。如果您在5x5英寸的图像中创建5x5网格，则框的宽度仍约为1英寸

使用以下代码在此处创建两个图像，并在图像编辑器中并排粘贴它们：

def gfx_1():
    fig = plt.figure(figsize=(2,2))
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2], [3, 4]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest")
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("./2x2.png")


def gfx_2():
    fig = plt.figure(figsize=(5,5))
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [6, 7, 8, 9, 10], [9, 10, 11, 12, 13], [12, 13, 14, 15, 16]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest")
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 4.5, 1.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 4.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("./5x5.png")

gfx_1()
gfx_2()

缩放图形而无需缩放标签，文本和轴刻度等

1 个答案: