如何使子圖的大小相等？

Question

我正在使用 matplotlib 和 GridSpec 在 3x3 子圖中繪制 9 個圖像。

    fig = plt.figure(figsize=(30,40))
    fig.patch.set_facecolor('white')
    gs1 = gridspec.GridSpec(3,3)
    gs1.update(wspace=0.05, hspace=0.05)
    ax1 = plt.subplot(gs1[0])
    ax2 = plt.subplot(gs1[1])
    ax3 = plt.subplot(gs1[2])
    ax4 = plt.subplot(gs1[3])
    ax5 = plt.subplot(gs1[4])
    ax6 = plt.subplot(gs1[5])
    ax7 = plt.subplot(gs1[6])
    ax8 = plt.subplot(gs1[7])
    ax9 = plt.subplot(gs1[8])
    ax1.imshow(img1,cmap='gray')
    ax2.imshow(img2,cmap='gray')
    ...
    ax9.imshow(img9,cmap='gray')

但是，每行的圖像大小不同。 例如，第一行圖片大小為256x256，第二行圖片大小為200x200，第三行圖片大小為128x128

我想在子圖中繪制相同大小的圖像。 我應該如何在python中使用它？ 謝謝

這是 4x3 子圖的示例

Answer 1

不要使用matplotlib.gridspec ，而是使用figure.add_subplot如下面的可運行代碼所示。 但是，在進行一些繪圖時，您需要set_autoscale_on(False)以抑制其大小調整行為。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# a function that creates image array for `imshow()`
def make_img(h):
    return np.random.randint(16, size=(h,h)) 

fig = plt.figure(figsize=(8, 12))
columns = 3
rows = 4
axs = []

for i in range(columns*rows):
    axs.append( fig.add_subplot(rows, columns, i+1) )

    # axs[-1] is the new axes, write its title as `axs[number]`
    axs[-1].set_title("axs[%d]" % (i))

    # plot raster image on this axes
    plt.imshow(make_img(i+1), cmap='viridis', alpha=(i+1.)/(rows*columns))

    # maniputate axs[-1] here, plot something on it
    axs[-1].set_autoscale_on(False)   # suppress auto sizing
    axs[-1].plot(np.random.randint(2*(i+1), size=(i+1)), color="red", linewidth=2.5)


fig.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.4)
plt.show()

結果圖：

Answer 2

我想你想以不同的尺寸顯示圖像，這樣不同圖像的所有像素的大小都相同。

這通常很難，但是對於子圖網格的行（或列）中的所有圖像大小相同的情況，它變得容易。 這個想法可以是使用 gridspec 的height_ratios （或width_ratios在列的情況下）參數並將其設置為圖像的像素高度（寬度）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

images = [np.random.rand(r,r) for r in [25,20,12] for _ in range(3)]


r = [im.shape[0] for im in images[::3]]
fig, axes = plt.subplots(3,3, gridspec_kw=dict(height_ratios=r, hspace=0.3))

for ax, im in zip(axes.flat, images):
    ax.imshow(im)


plt.show()