如何确保绘图的x轴和y轴大小相等？

Question

我希望将 x 和 y 轴的长度设置为相等（即绘图减去图例的部分应该是正方形）。我希望把图例绘制在外部（我已经能够让图例位于图框外部）。数据中x轴的跨度（x_max - x_min）与y轴的跨度（y_max - y_min）不同。

这是我现有的代码中相关的部分：

plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=15 )
plt.axis('equal')
plt.tight_layout()

以下链接是我得到的一个输出图形示例：plot 我该如何做到这一点？

- user10853036

Answer 1

你是否需要使用plt.axis('scaled')命令？如果数据的极限差异相等，那么这将产生一个正方形图。

如果它们不是相等的，你可以通过将轴的纵横比设置为xlimits和ylimits的比率来获得正方形的图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)

ax1.plot([-2.5, 2.5], [-4,13], "s-")
ax1.axis("scaled")

ax2.plot([-2.5, 2.5], [-4,13], "s-")
ax2.set_aspect(np.diff(ax2.get_xlim())/np.diff(ax2.get_ylim()))

plt.show()

- ImportanceOfBeingErnest

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谢谢你的回答。如果图例在图外会有影响吗？我想让没有图例的部分成为一个正方形（我想把图例放在这个正方形的旁边）。在我的情况下，数据限制不是等差的。 - user10853036

这不应该影响程序的运行，无论是有其他子图还是在图旁边有图例。我建议你试一下，看看结果是否满意，否则请回来解释任何进一步的问题。 - ImportanceOfBeingErnest

谢谢你的回答。我试过了，它有效，但是有一个问题——图的两侧被切掉了（这是我使用plt.tight_layout()时出现的）。在使用上述建议后，这是我得到的图。（https://i.stack.imgur.com/sn6zj.png）如何避免图形的两侧被切掉？ - user10853036

不应该发生这种情况。在设置纵横比之前，您是否调用了tight_layout函数？ - ImportanceOfBeingErnest

在设置了aspect之后，我调用了tight_layout。我没有子图，所以我尝试了基于您的建议的这种方法。这是我在代码相关部分正在做的事情：第一行： axes = plt.gca()，第二行： axes.set_aspect(np.diff(axes.get_xlim())/np.diff(axes.get_ylim()))，第三行： plt.tight_layout()，第四行： plt.savefig('filename.png') - user10853036

我认为我需要一个可验证的示例（[mcve]）来找出问题所在。 - ImportanceOfBeingErnest

Answer 2

您可以手动设置限制，假设您知道数据集的大小。

axes = plt.gca()
axes.set_xlim([xmin,xmax])
axes.set_ylim([ymin,ymax])

更好的选择是遍历数据以查找最大的x和y坐标，取这两个数字中较大的一个，再加上一些值作为缓冲，将该值设置为xmax和ymax。您可以使用类似的方法设置xmin和ymin：而不是找到最大值，找到最小值。

要将图例放在图形外部，我建议参考此问题：如何将图例放在图形外部

- nschmeller

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我已经成功将图例放在盒子外面了（如图所示）。数据中的x轴跨度（x_max - x_min）与数据中的y轴跨度（y_max - y_min）不同。我想要的是让x轴和y轴长度相等（即绘图减去图例后应该是正方形）。 - user10853036

除非我误解了什么，否则我认为你应该能够做到我上面描述的事情。如果不行，请告诉我。 - nschmeller

Nicholas：谢谢你的帮助，我非常感激。不幸的是，它似乎没有起作用。我尝试了你的建议。这是我尝试的代码：plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=15) axes = plt.gca()xmin = np.min(XX[:, 0]) xmax = np.max(XX[:, 0]) ymin = np.min(XX[:, 1]) ymax = np.max(XX[:, 1])axes.set_xlim([xmin, xmax]) axes.set_ylim([ymin, ymax]) - user10853036