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Richtige Antwort
① axis.pcolormesh
② Updates
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Bilder haben sowohl die X- als auch die Y-Achse gemeinsam

Bilder haben sowohl die X- als auch die Y-Achse gemeinsam

Feb 09, 2024 pm 10:45 PM

Bilder haben sowohl die X- als auch die Y-Achse gemeinsam

Frageninhalt

Ich habe ein Bild mit imshow angezeigt. Dann füge ich alle Zeilen hinzu und zeige den Maximalwert an. Dasselbe mache ich auch mit den Spalten. Im Anzeigediagramm möchte ich, dass die x-Achse und die y-Achse des Bildes mit der x-Achse der hinzugefügten Spalten und der y-Achse der hinzugefügten Zeilen übereinstimmen. Allerdings scheint es trotz separater Einstellung von sharexsharey nicht zu funktionieren. Ich wünschte, ich könnte jeweils nur eines tun:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import argrelextrema
import matplotlib.animation as animation

fig=        plt.figure()
gs=         fig.add_gridspec(2,2, height_ratios=[1, 0.1], width_ratios=[1, 0.1], hspace=0, wspace=0)
ax1=        fig.add_subplot(gs[0,0])
ax2=        fig.add_subplot(gs[1,0], sharex=ax1)
ax3=        fig.add_subplot(gs[0,1], sharey=ax1)
frameNumber= 10
imgs=   []

for i in range(frameNumber):
    np.random.seed(i)
    randomImage= np.random.random((5,5))
    sumX=   np.sum(randomImage, axis=0)
    sumY=   np.sum(randomImage, axis=1)
    dataRange=  np.arange(len(sumX))
    randomDataSet=  np.random.random((10))
    randomMaximalX= argrelextrema(sumX, np.greater)
    randomMaximalY= argrelextrema(sumY, np.greater)

    img1=   ax1.imshow(randomImage, animated=True)
    img2=   ax2.plot(dataRange, sumX,animated=True)[0]
    img3=   ax3.plot(sumY,dataRange,animated=True)[0]
    img4=   ax2.vlines(x=randomMaximalX, ymin=0, ymax=5, animated=True, linestyles="dashed")
    img5=   ax3.hlines(y=randomMaximalY, xmin=0, xmax=5, animated=True, linestyles="dashed")
    imgs.append([img1, img2, img3, img4, img5])
ani=    animation.ArtistAnimation(fig, imgs, interval=1000, blit=False)
plt.show()
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Das aktuelle Ergebnis ist dieses:

Eigentlich möchte ich so etwas:

Die h-Werte der beiden Diagramme sind gleich. Vielen Dank!


Richtige Antwort


Es gibt zwei Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen:

  1. Verwenden Sie axes.pcolormesh 代替 axes.imshow
  2. Oder aktualisieren Sie das Seitenverhältnis benachbarter Bilder.

① axis.pcolormesh

axes.pcolormesh erzwingt nicht, dass das generierte Bild quadratisch ist (Seitenverhältnis 1:1), sodass Ihre Zellen rechteckig sind, aber sie füllen den bereitgestellten Raum angemessen aus.

from numpy.random import default_rng
import matplotlib.pyplot as plt

rng = default_rng(0)
image = rng.uniform(1, 10, size=(5, 5))

mosaic = [
    ['main',   'right'],
    ['bottom', '.'    ],
]

fig, axd = plt.subplot_mosaic(
    mosaic,
    gridspec_kw={
        'height_ratios': [1, .1], 'width_ratios': [1, .1],
        'wspace': .05, 'hspace': .05,
    },
    sharex=true,
    sharey=true,
)

axd['main'].pcolormesh(image)

plt.show()
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② Updates

Wenn du bei axes.imshow bleiben willst, musst du dich anpassen Passen Sie das Seitenverhältnis jedes Plots manuell an. Um das richtige Verhältnis zu erhalten, benötigen Sie Berechnet gridspecheight_ratiowidth_ratio basierend auf dem, was

bereitgestellt wird
from numpy.random import default_rng
import matplotlib.pyplot as plt

rng = default_rng(0)
image = rng.uniform(1, 10, size=(5, 5))

mosaic = [
    ['main',   'right'],
    ['bottom', '.'    ],
]

fig, axd = plt.subplot_mosaic(
    mosaic,
    sharex=True,
    sharey=True,
    gridspec_kw={
        'height_ratios': [1, .1], 'width_ratios': [1, .1],

        # change values to move adjacent plots closer to the main
        'wspace': .05, 'hspace': .05,
    },
)

axd['main'].imshow(image)
axd['main'].set_anchor('SE') # move main plot to bottom-right of bounding-box

# calculate the width and height scales
gs = axd['main'].get_gridspec() # you can also save these values from your `gridspec_kw`
width_scale = gs.get_width_ratios()[0]    / gs.get_width_ratios()[1]
height_scale = gs.get_height_ratios()[0]  / gs.get_height_ratios()[1]

# update the aspect ratios of the adjacent plots
#   set their anchors so they correctly align with the main plot
axd['right'].set_aspect(width_scale, anchor='SW')
axd['bottom'].set_aspect(1/height_scale, anchor='NE')

plt.show()
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