Seitenverhältnis Geschichten mit verschiedenen y-Achsen

Ich würde gerne den folgenden code zu produzieren 4 subplots der gleichen Größe mit einer gemeinsamen Aspekt-Verhältnis zwischen der Größe der x-Achse und y-Achse von mir eingestellt. Unter Bezugnahme auf das folgende Beispiel, ich möchte alle Nebenhandlungen genau so Aussehen wie das erste (oben Links). Was ist falsch richtig ist, dass sich die Größe der y-Achse ist die Korrelation mit seinen größten Wert. Das ist das Verhalten möchte ich vermeiden.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def main(): 

    fig = plt.figure(1, [5.5, 3])
    for i in range(1,5):
        fig.add_subplot(221+i-1, adjustable='box', aspect=1) 
        plt.plot(np.arange(0,(i)*4,i))

    plt.show()

if __name__ == "__main__": 
    main()

Überraschend, matplotlib erzeugt die richtige Standard (Bild unten):

   import  matplotlib.pyplot as plt 
   import numpy as np 

   def main(): 
       fig = plt.figure(1, [5.5, 3]) 
       for i in range(1,5): 
           fig.add_subplot(221+i-1) 
            plt.plot(np.arange(0,(i)*4,i)) 
       plt.show()

Ich möchte nur hinzufügen, um diese Fähigkeit zu Steuern, das Aspekt-Verhältnis zwischen den Längen der x-und y-Achsen.

Seitenverhältnis Geschichten mit verschiedenen y-Achsen

InformationsquelleAutor user2077647 | 2013-02-16
  1. 9

    Kann ich nicht ganz sagen, was Sie wollen mit Ihrer Frage.

    Wollen Sie alle Grundstücke die gleichen Daten Grenzen?

    Wenn dem so ist, verwenden Sie freigegebene Achsen (ich bin mit subplots hier, aber Sie können Sie vermeiden, wenn Sie wollen, zu bleiben, um matlab-Stil-code):

    import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharey=True, sharex=True)
for i, ax in enumerate(axes.flat, start=1):
    ax.set(aspect=1)
    ax.plot(np.arange(0, i * 4, i))

plt.show()

    Seitenverhältnis Geschichten mit verschiedenen y-Achsen

    Wenn Sie wollen, dass Sie alle teilen Ihre Achsen Grenzen, aber adjustable='box' (d.h. nicht-quadratische Achsen-Grenzen), Gebrauch adjustable='box-forced':

    import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharey=True, sharex=True)
for i, ax in enumerate(axes.flat, start=1):
    ax.set(aspect=1, adjustable='box-forced', xticks=range(i))
    ax.plot(np.arange(0, i * 4, i))

plt.show()

    Seitenverhältnis Geschichten mit verschiedenen y-Achsen

    Edit: Sorry, ich bin noch ein bisschen verwirrt. Wollen Sie so etwas?

    import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
for i, ax in enumerate(axes.flat, start=1):
    ax.set(adjustable='datalim', aspect=1)
    ax.plot(np.arange(0, i * 4, i))

plt.show()

    Seitenverhältnis Geschichten mit verschiedenen y-Achsen

    Okay, ich denke, dass ich schließlich Ihre Frage zu verstehen. Wir beide bedeutete ganz unterschiedliche Dinge von "Seitenverhältnis".

    In matplotlib, das Seitenverhältnis der plot bezieht sich auf die relative Skalierung der Daten beschränkt. In anderen Worten, wenn das Seitenverhältnis der plot ist 1, eine Linie mit einer Steigung erscheint bei 45 Grad. Sie wurden unter der Annahme, dass das Seitenverhältnis angewendet, um die Gliederung der Achsen und nicht die Daten aufgetragen auf der Achse.

    Wollen Sie nur die Umrisse der Nebenhandlungen quadratisch sein. (In dem Fall, Sie alle haben unterschiedliche Seitenverhältnisse, wie definiert durch matplotlib.)

    In diesem Fall müssen Sie eine quadratische Abbildung. (Es gibt auch andere Wege, aber nur ein Quadrat Zahl ist weit einfacher. Matplotlib Achsen füllen einen Raum, der proportional ist zu der Größe der Figur, Sie sind in.)

    import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

# The key here is the figsize (it needs to be square). The position and size of
# axes in matplotlib are defined relative to the size of the figure.
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8,8))

for i, ax in enumerate(axes.flat, start=1):
    ax.plot(np.arange(0, i * 4, i))

# By default, subplots leave a bit of room for tick labels on the left.
# We'll remove it so that the axes are perfectly square.
fig.subplots_adjust(left=0.1)

plt.show()

    Seitenverhältnis Geschichten mit verschiedenen y-Achsen

    • Hallo Joe! Vielen Dank für die Aufmerksamkeit zu meiner Frage. Ich bin sorry für die Verwirrung. Keiner von den 2 Optionen bietet genau das, was ich Suche. Die erste option ist die am nächsten obwohl. Ideal wäre es, wenn jeder von Nebenhandlungen hatte seine eigene Grenze der y-Achse. Das ist das, was matplotlib nicht automatisch. Zum Beispiel, die folgenden: (in der nächsten Nachricht) erzeugt das Aussehen, die ich will, aber ich möchte auch die Kontrolle des Seitenverhältnisses für diejenigen, die Nebenhandlungen (ein Aspekt-Verhältnis für alle)
    • code: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def main(): fig = plt.Abbildung(1, [5.5, 3]) for i in range(1,5): Abb.add_subplot(221+i-1) plt.plot(np.arange(0,(i)*4,i)) plt.show()
    • Ich habe das Bild dieser code erzeugt in meiner ursprünglichen Frage
    • Hallo Joe, fast da! Dies ist ideal, es sei denn, ich möchte alle suplots haben die x-Achsen Grenzen von 0 bis 3. Das Bild habe ich in der ursprünglichen Frage, ist alles, was ich will, aber mit dem falschen Seitenverhältnis zwischen den Achsen. So jetzt ist es so etwas wie 1/2, aber ich bin auf der Suche nach 1/1.
    • Sorry, ich bin immer noch verwirrt... Das Seitenverhältnis kann nicht konstant sein, wenn weder die Grenzen oder die Größe der Achsen ändern. Sie scheinen zu Fragen, für Grundstücke, die genau dieselbe Größe, das gleiche Seitenverhältnis, die die gleiche x-Achse Grenzen, aber verschiedene y-Achsen-Grenzen. Das ist unmöglich, per definition. Ich glaube, ich bin einfach nur Missverständnis deiner Frage...
    • Hallo Joe, thx für hängende mit mir! Vielleicht bin ich mit zu Unrecht der Begriff "Seitenverhältnis". Was ich meine, ist das physische Verhältnis (in Pixel) zwischen x-und y-Achsen. Zu erklären, mich, hier, was ich tun würde, wenn ich brauchte nur zu skizzieren Sie auf einem Stück von Papier von hand.
    • In der Theorie, wir können immer ziehen die 4 Rechtecke platziert, die auf einem raster von 2 x 2 so dass Ihre Höhe/Breite=aspect_ratio war die gleiche für alle von Ihnen. Sobald dies geschehen ist, es ist nur die Frage der Einführung Beschriftungen auf den Achsen. In meinem Fall möchte ich, dass alle von Ihnen zu haben [0,1,2,3] auf der x-Achse (jeweils x-Achse geht von 0 bis 3). Wie für die y-Achse, jede Grenze ist anders (dachte sogar, dass die physikalischen Größen aller y-Achsen sind die gleichen). Also das erste y-Achse geht von 0 bis 3, die 2. von 0 bis 6, die 3. von 0 bis 9 und die 4. geht man von 0 bis 12.
    • Wenn Sie einen anderen Blick auf das Bild, das ich angehängt, es erfüllt alles, was ich hier beschreibe. Das problem ist nur, dass ich unfähig bin zu all diesen suplots werden-Platz zum Beispiel. Hoffnung machte ich mir ein bisschen mehr klar, und noch einmal, tausend Dank!
    • Ah, das erklärt es! In matplotlib, das Seitenverhältnis der Handlung bezieht sich auf das Verhältnis der xscale, um die yscale der Daten und nicht beziehen sich auf die Höhe/Breite der Kontur der Zeichnung. Sie wollen einfach nur Geschichten mit eckigen Konturen? Wenn dem so ist, siehe den edit.
    • Yay! genau das ist es! Sorry für die ganzen Kopfschmerzen und vielen Dank!

    InformationsquelleAutor Joe Kington
  2. 2

    Kämmen die Antwort von Joe Kington mit neue pythonic Stil für die gemeinsamen Achsen quadratischen subplots in matplotlib?
    und ein weiterer post, dass ich fürchte, ich kann nicht finden es wieder, ich habe eine code für die präzise Einstellung des Verhältnisses der box auf einen bestimmten Wert.

    Lassen desired_box_ratioN geben Sie die gewünschte Verhältnis zwischen y und x Seiten der box.
    temp_inverse_axis_ratioN ist das Verhältnis zwischen x-und y-Seiten des aktuellen Diagramms; seit 'Aspekt' ist das Verhältnis zwischen y-und x-Skala (und nicht Achsen), müssen wir um Aspekt zu desired_box_ratioN * temp_inverse_axis_ratioN.

    import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

desired_box_ratioN = 1
for i, ax in enumerate(axes.flat, start=1):
    ax.plot(np.arange(0, i * 4, i))
    temp_inverse_axis_ratioN = abs( (ax.get_xlim()[1] - ax.get_xlim()[0])/(ax.get_ylim()[1] - ax.get_ylim()[0]) )
    ax.set(aspect = desired_box_ratioN * temp_inverse_axis_ratioN, adjustable='box-forced')

plt.show()
    InformationsquelleAutor Igor Fobia
  3. 1

    Die Theorie

    Verschiedenen Koordinatensystemen existiert in matplotlib. Die Unterschiede zwischen verschiedenen Koordinatensystemen, können wirklich verwirren viele Menschen. Was der OP will, ist das Seitenverhältnis in der Anzeige zu koordinieren, aber ax.set_aspect() ist die Einstellung des Aspekt-Verhältnisses in den Daten zu koordinieren. Ihre Beziehung kann wie folgt formuliert werden:

    aspect = 1.0/dataRatio*dispRatio

    wo aspect ist das argument zu verwenden, in set_aspect Methode dataRatio ist das Seitenverhältnis, in-Daten zu koordinieren und zu dispRatio ist Ihre gewünschte Seitenverhältnis im display zu koordinieren.

    Die Praxis

    Es ist ein get_data_ratio Methode, die wir nutzen können, um unseren code übersichtlicher. Eine Arbeit Codeausschnitt unten dargestellt:

    import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

dispRatio = 0.5
for i, ax in enumerate(axes.flat, start=1):
    ax.plot(np.arange(0, i * 4, i))
    ax.set(aspect=1.0/ax.get_data_ratio()*dispRatio, adjustable='box-forced')

plt.show()

    Ich geschrieben habe auch einen ausführlichen post über all diese Dinge hier.

    • Ich habe versucht zu Folgen, Ihr tutorial ist sehr klar, aber es funktioniert nicht, wenn die y-Achse hat eine logarithmische Skala, irgendwelche Ideen auf die Erweiterung der x-Achse, während die y-Achse auf logarithmische Skalierung?
    • Sorry, ich bin nicht sicher. Vielleicht können Sie eine neue Frage auf Stack Overflow, die auf dieser Grundlage post.
    InformationsquelleAutor jdhao
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