用网格线图覆盖Matplotlib imshow中的线图

Question

我希望能在一张图片上绘制多条曲线。 使用下面的代码，我已经接近目标了：

G=plt.matplotlib.gridspec.GridSpec(64,1)
fig = plt.figure()
plt.imshow(img.data[:,:],cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.axis([0,128,0,64])
for i in arange(64):
    fig.add_subplot(G[i,0])
    plt.axis('off')
    # note that vtc.data.shape = (64, 128*400=51200)
    # so every trace for each image pixel is 400 points long
    plt.plot(vtc.data[i,:])
    plt.axis([0, 51200, 0, 5])

我得到的结果看起来像这样： 问题是，虽然我似乎能够在水平（x）方向上摆脱所有填充，但在垂直方向上，图像和堆叠的图中有不同数量的填充。

我尝试使用

ax = plt.gca()
ax.autoscale_view('tight')

但这也没有减少边距。

我如何让一个m x n的线图网格与尺寸为(fm)-by-(fn)的图像（经过因子f放大）精确对齐？

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更新和解决方案： @RutgerKassies的答案效果很好。我使用他的代码实现了这一点：

fig, axs = plt.subplots(1,1,figsize=(8,4))
axs.imshow(img.data[:,:],cmap='gray', interpolation='none')
nplots = 64
fig.canvas.draw()
box = axs._position.bounds
height = box[3] / nplots
for i in arange(nplots):
    tmpax = fig.add_axes([box[0], box[1] + i * height, box[2], height])
    tmpax.set_axis_off()
    # make sure to get image orientation right and 
    tmpax.plot(vtc.data[nplots-i-1,:],alpha=.3)
    tmpax.set_ylim(0,5)
    tmpax.set_xlim(0, 51200)

- DrSAR

Answer 1

我认为最简单的方法是使用您的“imshow axes”的边界手动计算所有“lineplot axes”的边界：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axs = plt.subplots(1,1,figsize=(15,10))

axs.imshow(np.random.rand(50,100) ,cmap='gray', interpolation='none', alpha=0.3)

nplots = 50

fig.canvas.draw()

box = axs._position.bounds
height = box[3] / nplots

for i in arange(nplots):

    tmpax = fig.add_axes([box[0], box[1] + i * height, box[2], height])
    tmpax.set_axis_off()

    tmpax.plot(np.sin(np.linspace(0,np.random.randint(20,1000),1000))*0.4)
    tmpax.set_ylim(-1,1)

上述代码看起来很好，但我对自动缩放截断图形的部分有些问题。尝试删除最后一行以查看效果，我不确定为什么会发生这种情况。

- Rutger Kassies