Python轮廓图的宽高比错误（Matplotlib）

Question

我导入了拟合文件，并且基本上想将其绘制为轮廓图。 长宽比出现问题。 图片的尺寸为320x240，并且由于我不想拉伸图片，因此我也希望图片的比例也为320/240。

但是，Python将其强制为类似正方形的形状，这就是我使用plt.axis('equal') 。但是，这会在绘图区域中创建白色区域，并且我不知道如何摆脱它们。

有任何想法吗？

非常感谢！！

import numpy
import math
from astropy.io import fits
import matplotlib.pyplot as plt

scidatafile=fits.open('24-02-2015-PSF-OD00-iris15-30pin.fits')
scidata=scidatafile[0].data
oneframe=scidata[0]
oneframe[oneframe<0]=0
yvec=numpy.linspace(0,240,240)
xvec=numpy.linspace(0,320,320)
X,Y=numpy.meshgrid(xvec,yvec)

到了

plt.contourf(X,Y,oneframe)
plt.axis('equal')
plt.savefig('this.pdf')
plt.show()

Answer 1

首先，您应该发布一个最小的工作示例。 当您使用不可用的数据时，我只使用了一些自己的虚拟数据。

基本上，问题是在轴中没有任何数据之前设置纵横比。 我不知道为什么，如果是我，我会将其标记为错误而不是功能。 因此，在调用contourf之后设置长宽比。

我也不明白为什么aspect = 1对于contourf不起作用，而对imshow有效。

    from numpy import *
    from matplotlib.pyplot import *

    # dummy data preparations

    x = linspace( -3.0, 3.0, 100 )
    y = linspace( -2.0, 2.0, 100 )

    def V( x, y=None ):
        if y == None:
            return 1.0/x
        xv,yv = meshgrid( x, y, sparse=False, indexing='xy' )
        return 1.0 / sqrt(xv**2+yv**2)

    rlev = sqrt(18.) / 2.**linspace( 0,4,10 )
    pic = V(x,y)

    # your try to plot it which results in white borders
    fig = figure()
    title('old version')
    contourf( x, y, pic, levels=V(rlev) )
    axis('equal')
    tight_layout()
    savefig('old.png')

需要10名代表才能发布图片：“ old.png”

    # method without white borders
    fig = figure()
    title('new version')
    ax = subplot(1,1,1)
    contourf( x, y, pic, levels=V(rlev) )
    ax.set_aspect('equal')
    tight_layout()
    savefig('new.png')
    show()

需要10名代表才能发布图片：“ new.png”

Answer 2

使用pylab ，您可以这样做：

import pylab as pl
import numpy as np

yvec=np.linspace(0,240,240)
xvec=np.linspace(0,320,320)
X,Y=np.meshgrid(xvec,yvec)

Z = X**2 + Y**2 # function to plot

sx = 8
sy = sx*float(yvec.size)/float(xvec.size) # reset y-scale to match array dimensions

fig, ax = pl.subplots(figsize=(sx, sy))
ax.contourf(X,Y,Z)

在普通的matplotlib中，我认为您可以使用gcf()来操纵图来获得相同的效果。