在matplotlib中更改子图的长宽比

Question

我创建了一系列简单的灰度图像，并将其绘制在网格中（不幸的是，由于我的信誉不高，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，以使图垂直压缩并水平拉伸。 我尝试使用ax.set_aspect并将'aspect'作为subplot_kw参数传递，但无济于事。 我还关闭了“自动缩放”功能，但随后只能看到少量像素。 欢迎所有建议！

提前致谢！！

@JoeKington-谢谢！ 这是一个很好的答复！ 仍然想尽一切办法。 也感谢其他张贴者的建议。 因此，原始图如下所示： http : //imgur.com/Wi6v4cs当我设置'aspect ='auto'时，图如下所示： http : //imgur.com/eRBO6MZ这是一个很大的改进。 我现在要做的就是调整子图的大小，以便以例如2：1的纵向长宽比绘制子图，但该图会填满整个子图。 我猜“ colspan”会这样做吗？

Answer 1

简短答案

您可能想致电：

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。

但是，这是matplotlib中常见的混乱原因。 让我备份并详细说明正在发生的事情。

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Matplotlib的布局模型

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matplotlib中的aspect是指数据坐标中xscale和yscale的比率。 它不直接控制轴的宽高比。

有以下三项控制matplotlib轴的“外部框”的大小和形状：

1. 图的大小/形状（下图中红色显示）
2. 图形坐标中轴的指定范围（例如，子图位置，在下图中以绿色显示）
3. 轴用于容纳固定纵横比（ adjustable参数）的机制。

换句话说，轴始终放置在图形坐标中，其形状/大小始终是图形形状/大小的比率。 （注意：某些东西，例如axes_grid会在绘制时更改此值，以解决此限制。）

但是，给定轴的范围（从其子图位置或显式设置的范围）不一定要占用其大小。 根据aspect和adjustable参数， 轴将在其给定范围内收缩 。

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要了解所有事物如何相互作用，让我们在许多不同的情况下画一个圆。

没有固定的方面

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

x和y比例尺（由aspect设置）可以自由更改，从而使圆变形：

当我们调整图形的大小（交互式或在图形创建时）时，轴将“挤压”它：

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固定长宽比， adjustable='box'

但是，如果设置了绘图的宽高比（默认情况下， imshow将强制将宽高比设置为1），则轴将调整轴外部的大小，以将x和y数据比保持在指定的宽高比。

一个关键点在这里明白了，不过，是该aspect的情节是x和y的数据规模方面。 这不是情节的宽度和高度的方面。 因此，如果aspect为1 ，则圆圈将始终是圆圈。

例如，假设我们做了类似的事情：

fig, ax = plt.subplots()
# Plot circle, etc, then:
ax.set(xlim=[0, 10], ylim=[0, 20], aspect=1)

默认情况下， adjustable将是"box" 。 让我们看看发生了什么：

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比例。 有两种方法可以完成此操作：更改x和y限制或更改“轴”边界框的形状/大小。 因为轴的adjustable参数设置为默认的"box" ，所以轴会在其最大空间内收缩。

当我们调整图的大小时，它会不断缩小，但是通过使轴用尽分配给轴的最大空间（绿色框）来保持x和y比例：

两个简短的旁注：

1. 如果您使用共享轴，并且想使用adjustable="box" ，请改用adjustable="box-forced" 。
2. 如果要控制轴在“绿色框”内部的位置，请设置轴的anchor 。 例如，使用ax.set_anchor('NE')使其“固定”在“绿色框”的右上角，因为它会调整其大小以保持纵横比。

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固定宽高比， adjustable="datalim"

adjustable的另一个主要选项是"datalim" 。

在这种情况下，matplotlib将通过更改轴限制之一来将x和y缩放比例保留在数据空间中。 轴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，则它们可能会被覆盖以允许轴既填充分配给它的全部空间，又将x / y比例保持在指定的aspect 。

在这种情况下，将x限制设置为0-10，将y限制设置为0-20，并且aspect=1, adjustable='datalim' 。 请注意，不遵守y限制：

当我们调整图的大小时，宽高比表示相同，但​​是数据限制发生变化（在这种情况下，不遵守x限制）。

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附带一提，生成上述所有数字的代码位于： https : //gist.github.com/joferkington/4fe0d9164b5e4fe1e247

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这与imshow有什么关系？

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当imshow被调用时，它调用ax.set_aspect(1.0)默认情况下。 由于默认情况下imshow adjustable="box" ，任何带有imshow绘图的行为imshow将类似于上面的第imshow张图片。

例如：

但是，如果指定imshow(..., aspect='auto') ，则图的宽高比将不会被覆盖，并且图像将“压缩”以占用分配给轴的全部空间：

另一方面，如果您希望像素保持“正方形”（请注意：取决于extent kwarg所指定的像素，它们可能不是正方形的），则可以忽略Aspect aspect='auto'并设置轴改为"datalim" 。

例如

ax.imshow(data, cmap='gist_earth', interpolation='none')
ax.set(adjustable="datalim")

轴形状由图形形状控制

最后要记住的是，轴的形状/尺寸定义为图形形状/尺寸的百分比。

因此，如果要保留轴的长宽比并在相邻子图之间具有固定的间距，则需要定义要匹配的图形形状。 plt.figaspect非常方便。 它仅根据指定的长宽比或2D数组生成width, height的元组（它将从数组的形状而不是内容中获取长宽比）。

对于每个子图网格的示例，每个子图具有2x1的恒定纵横比，您可能会考虑以下内容（请注意，此处我不使用aspect="auto" ，因为我们希望图像中的像素保持正方形）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nrows, ncols = 8, 12
dx, dy = 1, 2
figsize = plt.figaspect(float(dy * nrows) / float(dx * ncols))

fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)
for ax in axes.flat:
    data = np.random.random((10*dy, 10*dx))
    ax.imshow(data, interpolation='none', cmap='gray')
    ax.set(xticks=[], yticks=[])

pad = 0.05 # Padding around the edge of the figure
xpad, ypad = dx * pad, dy * pad
fig.subplots_adjust(left=xpad, right=1-xpad, top=1-ypad, bottom=ypad)

plt.show()