在 matplotlib 中创建方形子图（高度和宽度相等）

Question

当我运行这段代码时，

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

我得到两个在 X 维度上被“压扁”的子图。如何获得这些子图，使两个子图的 Y 轴高度等于 X 轴宽度？

我在 Ubuntu 10.04 上使用 matplotlib v.0.99.1.2。

更新 2010-07-08：让我们看看一些不起作用的事情。

经过一整天的谷歌搜索后，我认为这可能与自动缩放有关。所以我尝试摆弄它。

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, autoscale_on=False)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

matplotlib 坚持自动缩放。

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, autoscale_on=False)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1, autoscale_on=False)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

在这一过程中，数据完全消失。 WTF，matplotlib？只是 WTF？

好吧，也许我们可以调整纵横比？

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, autoscale_on=False)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
axes().set_aspect('equal')
subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

这导致第一个子图完全消失。太搞笑了！谁想出了这个？

说实话，现在……这真的是一件很难完成的事情吗？

Answer 1

当您使用 sharex 和 sharey 时，设置绘图方面的问题就会出现。

一种解决方法是不使用共享轴。例如，您可以这样做：

from pylab import *

figure()
subplot(121, aspect='equal')
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, aspect='equal')
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
show()

但是，更好的解决方法是更改​​“可调整”keywarg...您想要可调整='box'，但是当您使用共享轴时，它必须是可调整='datalim' （并将其设置回“box”会产生错误）。

不过，adjustable 还有第三个选项可以准确处理这种情况：adjustable="box-forced"。

例如：

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, aspect='equal', adjustable='box-forced')
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, aspect='equal', adjustable='box-forced', sharex=ax1, sharey=ax1)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
show()

或者采用更现代的风格（注意：这部分答案在 2010 年是行不通的）：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, sharex=True, sharey=True)
for ax in axes:
    ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
    ax.set(adjustable='box-forced', aspect='equal')

plt.show()

无论哪种方式，您都会得到类似的内容：

Answer 2

尝试一下：

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, autoscale_on=False, aspect='equal', xlim=[1,3], ylim=[1,3])
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
##axes().set_aspect('equal')
ax2 = subplot(122, autoscale_on=False, aspect='equal', xlim=[1,3], ylim=[1,3])
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

我注释掉了axes()行，因为这会在任意位置创建一个新的axes，而不是预制的subplot< /code> 具有计算出的位置。

调用 subplot 实际上会创建一个 Axes 实例，这意味着它可以使用与 Axes 相同的属性。

我希望这有帮助:)