使用imshow绘制的时间序列

Question

我尽力使标题尽可能清晰，但我不确定它是否完全清晰。我有三个数据系列（随时间变化的事件数量）。我想做一个子图，其中表示这三个时间序列。您将找到我能想到的最好的附件。最后一个时间序列明显较短，因此在此处不可见。

我还添加了相应的代码，以便您更好地理解我正在尝试做什么，并就正确/明智的方法向我提供建议。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.genfromtxt('nbr_lig_bound1.dat')
x1=np.genfromtxt('nbr_lig_bound2.dat')
x2=np.genfromtxt('nbr_lig_bound3.dat')
# doing so because imshow requieres a 2D array
# best way I found and probably not the proper way to get it done
x=np.expand_dims(x, axis=0)
x=np.vstack((x,x))
x1=np.expand_dims(x1, axis=0)
x1=np.vstack((x1,x1))
x2=np.expand_dims(x2, axis=0)
x2=np.vstack((x2,x2))
# hoping that this would compensate for sharex shrinking my X range to 
# the shortest array 
ax[0].set_xlim(1,24)
ax[1].set_xlim(1,24)
ax[2].set_xlim(1,24)


fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(6,6), sharex=True)
fig.subplots_adjust(hspace=0.001) # this seem to have no effect 

p1=ax[0].imshow(x1[:,::10000], cmap='autumn_r')
p2=ax[1].imshow(x2[:,::10000], cmap='autumn_r')
p3=ax[2].imshow(x[:,::10000], cmap='autumn')

这是我目前为止能够达到的结果： 以下是我希望拥有的方案，因为我在网上找不到它。简而言之，我想删除两个上图中绘制数据周围的空白空间。作为一个更一般的问题，我想知道imshow是否是获得这样的绘图的最佳方法（参见下面的预期结果）。

- Nicolas Martin

---

请问您能否描述一下您对所得结果不喜欢的具体原因？“期望”的图表在很多方面都与现有结果不同，因此不清楚您真正想要什么。 - ImportanceOfBeingErnest

我可以做到。我想要移除上面两个图中绘制数据周围的空格。作为一个更一般的问题，我想知道imshow是否是获得这样的绘图（参见预期结果）的最佳方法。 - Nicolas Martin

事实上，我在绘图时增加数据点的数量越多，图中的白色空间就越大，显示数据的颜色线条/区域也就越细。这就是为什么我认为使用imshow可能不是正确的方向。 - Nicolas Martin

Answer 1

使用fig.subplots_adjust(hspace=0)将子图之间的垂直（高度）间距设置为零，但不会调整每个子图内部的垂直间距。默认情况下，plt.imshow具有默认纵横比(rc image.aspect)，通常设置为像素是正方形，以便您可以准确地重新创建图像。要更改此设置，请使用aspect='auto'并相应地调整您的轴的ylim。

例如：

# you don't need all the `expand_dims` and `vstack`ing.  Use `reshape`
x0 = np.linspace(5, 0, 25).reshape(1, -1)
x1 = x0**6
x2 = x0**2

fig, axes = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
fig.subplots_adjust(hspace=0)

for ax, x in zip(axes, (x0, x1, x2)):
    ax.imshow(x, cmap='autumn_r', aspect='auto') 
    ax.set_ylim(-0.5, 0.5) # alternatively pass extent=[0, 1, 0, 24] to imshow
    ax.set_xticks([]) # remove all xticks
    ax.set_yticks([]) # remove all yticks

plt.show()

收益率

要添加颜色条，建议查看此答案，该答案使用fig.add_axes()或查看AxesDivider文档（我个人更喜欢这种方法）。

- wflynny