matplotlib.pyplot.imshow：在使用属性“sharex”和“sharey”时删除图表内的空白区域

Question

我有一个问题，类似于这里发布的问题。不同之处在于，当我绘制两个通过sharex和sharey属性共享轴的子图时，在图形区域内会出现不需要的空白间隔。即使设置了autoscale(False)，这些空白间隔仍然存在。例如，使用与上述帖子中答案相似的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax.imshow(np.random.random((10,10)))
ax.autoscale(False)
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2, sharex=ax, sharey=ax)   # adding sharex and sharey
ax2.imshow(np.random.random((10,10)))
ax2.autoscale(False)
plt.show()

导致this图像的结果。

我也尝试过ax.set_xlim(0, 10)和ax.set_xbound(0, 10)，根据here的建议，但都没有用。如何去掉额外的空白？任何想法都将不胜感激。

- mlynn

Answer 1

如此处所建议，添加：

ax.set_adjustable('box-forced')
ax2.set_adjustable('box-forced')

解决问题。

（文档）

- mlynn

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这很有帮助，但如果您不介意失去纵横比并想填充所有可用的轴空间，则可以使用imshow()中的aspect ='auto'来添加另一种方式。 - PlasmaBinturong

Answer 2

使用plt.subplots的方法：

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True, sharey=False)
ax[0].imshow(np.random.random((10,10)))
ax[0].autoscale(False)
ax[1].imshow(np.random.random((10,10)))
ax[1].autoscale(False)

我得到了这个图像，但轴内没有空白。使用plt.subplots或fig.subplots_adjust中的figsize可以获得更好的轴比例。

- Francesco Montesano

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谢谢。然而，我想要一个解决方案，其中坐标轴的范围不会随着图形的调整大小而改变。 - mlynn

@mlynn：你的意思是什么？你想让你的轴始终保持相同的绝对大小（例如5x5厘米）吗？还是你希望它们独立于图形大小保持相同的纵横比？ - Francesco Montesano

我想要的是每个子图显示图像的完整尺寸（在这种情况下为10x10像素），保持相同的纵横比，独立于图形大小。基本上，如果我在上面的原始代码中不添加“sharex”和“sharey”选项，我会得到我想要的绘图。我可以调整图形的大小，每个子图都会相应地调整大小。我希望共享轴的原因是当我放大一个子图时，我希望另一个子图相应地放大。 - mlynn

Answer 3

问题在于使用add_subplot时的辅助机制。请注意，如果您调整图形大小，则白色空间的数量会发生变化。

以下方法似乎有效（直到您重新调整图形大小）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(5, 5))
ax = fig.add_axes([.3, .55, .35, .35]) 
ax.imshow(np.random.random((10,10)))
ax.autoscale(False)
ax2 = fig.add_axes([.3,  .05, .35, .35], sharex=ax, sharey=ax ) 
ax2.imshow(np.random.random((10,10)))
ax2.autoscale(False)

plt.show()

这似乎是axes对象的大小/位置、共享轴和来自imshow的等比例缩放之间的不良交互作用。

如果您可以不使用刻度，可以执行以下操作：

ax.set_axis_off()
ax2.set_axis_off()

我认为这值得在Matplotlib的GitHub上开一个问题(issue)。

- tacaswell

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将aspect=auto设置为自动，可以消除此情况下的空白区域，但这并不总是理想的。我按照您的建议在matplotlib的GitHub上开了一个问题--谢谢。 - mlynn