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我创建了一系列简单的灰度图像,并将它们绘制在网格中(不幸的是,无法上传图像,因为我的声誉不够高:()。
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()
最佳答案
简短的回答
您可能想调用:
ax.imshow(..., aspect='auto')
imshow
默认情况下,将在调用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。
aspect
在 matplotlib 中是指数据坐标中 xscale 和 yscale 的比例。它不直接控制轴的宽度和高度的比率。
adjustable
参数)。 axes_grid
之类的内容会在绘制时更改此设置以绕过此限制。)
aspect
和
adjustable
参数,轴将在其给定范围内收缩。
aspect
设置)将可以独立更改,从而扭曲圆圈:
adjustable='box'
但是,如果设置了绘图的纵横比(默认情况下
imshow
将强制纵横比为 1),轴将调整轴外侧的大小以将 x 和 y 数据比率保持在指定的方面。
aspect
绘图的方面是 x 和 y 数据尺度的方面。这不是情节的宽度和高度的方面。因此,如果
aspect
是
1
,圆永远是圆。
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"
.让我们看看会发生什么:
adjustable
Axes 的参数设置为默认值
"box"
,Axes 在其最大空间内收缩。
adjustable="box"
, 使用 adjustable="box-forced"
相反。 anchor
的轴。例如ax.set_anchor('NE')
让它保持“固定”到“绿色框”的右上角,因为它会调整其大小以保持纵横比。 adjustable="datalim"
adjustable
的另一个主要选项是
"datalim"
.
aspect
.
aspect=1, adjustable='datalim'
.请注意,不遵守 y 限制:
imshow
有什么关系? ?
imshow
被调用,它调用
ax.set_aspect(1.0)
,默认。因为
adjustable="box"
默认情况下,任何带有
imshow
的绘图将表现得像上面的第 3/4 张图片。
imshow(..., aspect='auto')
,绘图的纵横比不会被覆盖,图像将“挤压”以占据分配给轴的全部空间:
extent
kwarg 指定的内容,它们可能不是正方形),您可以省略
aspect='auto'
并将轴的可调参数设置为
"datalim"
相反。
ax.imshow(data, cmap='gist_earth', interpolation='none')
ax.set(adjustable="datalim")
plt.figaspect
对此非常方便。它只是生成一个元组
width, height
基于指定的纵横比或二维数组(它将从数组的形状中获取纵横比,而不是内容)。
aspect="auto"
,因为我们希望图像中的像素保持方形):
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()
关于python - 更改 matplotlib 中子图的纵横比,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32633322/
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