matplotlib 嵌套格网规范对齐

jaql4c8m 于 2023-03-03 发布在其他

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当使用gridspecs时，我发现很难对齐不同的嵌套gridspecs，我经常将gridspecs用于大多数或所有子图都有固定纵横比的图（例如，为了显示图像）。
下面的图就是一个最小的示例，其中在嵌套子图中，两个正方形图像显示在4个较小图像旁边：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

n_cols = 3
fig = plt.figure(1, figsize=(6, 6 / n_cols * 1.5))
gs = fig.add_gridspec(1, n_cols)

test_img = np.ones((64, 64, 3)) * np.linspace(0.3, 1, 64)[:, None] # simple, square test image
for col in range(n_cols - 1):
    ax = fig.add_subplot(gs[col])
    ax.imshow(test_img)

gs_sub = gs[-1].subgridspec(2, 2, wspace=0.02, hspace=0.02)
for i in range(4):
    ax = fig.add_subplot(gs_sub[i])
    ax.imshow(test_img)

# use tight layout to remove excess white space
gs.tight_layout(fig, rect=[0, 0, 1, 1], pad=0.001)
gs.update(wspace=0.025, hspace=0.0)

这将生成以下图：

正如你所看到的，较小的图像在垂直方向上要比较大的图像占用更多的空间。我猜嵌套gridspec会尝试使用所有可用的空间，而不会被限制为匹配左边的两个较大的图像。另一方面，它可以很好地对齐具有灵活纵横比的图（例如线图），因为子图的纵横比会自动拉伸：

(don'不介意重叠的轴刻度，如果需要，很容易添加更多的空间）。
我也经常可以通过缩放绘图的高度甚至是调整高度/宽度比来使事情顺利进行。在上面的绘图中，可以通过删除应用于绘图高度的任意比例因子"1.5"来改善结果。然而，这不是一个好的解决方案，因为它经常需要大量的手动实验，并且很少是完美的（特别是对于更复杂的布局）。
是否有更好的方法来实现这一点？是否有一种方法来通知嵌套的gridspec所需的对齐方式？理想情况下，我希望控制嵌套的gridspec来匹配其他子图的高度，而不是耗尽所有可用的空间。
谢谢你的帮忙!

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/74017184/nested-gridspec-alignment

1条答案

按热度按时间

i86rm4rw1#

在matplotlib图中显示图像的问题是图形通常受到过度约束。在您的示例中，您为图形设置了特定的纵横比，然后在子图之间指定了任意间距。与图相反，图像具有固定的纵横比，这会导致图形参数不一致，因此您尝试设置的某个属性最终会被违反。
解决方法是确保设置的参数一致。由于图像的纵横比是固定的，您可以选择子图之间的间距或图形的全局纵横比，并相应地进行约束。
在下文中，我将假设图形本身的纵横比并不重要，因此我们将设置子图之间的间距，并推导出figsize应满足的约束。
根据documentation，wspace和hspace参数表示为平均轴宽/轴高的分数。因此，对于绘制大小为w x h的n_rows x x n_cols图像网格的图形，总宽度为
W = n_cols * w + (n_cols-1) * w_space * w
同样，总高度为：
H = n_rows * h + (n_rows-1) * h_space * h
然后我们可以使用比率W / H作为主图形的纵横比。
为了简单起见，我假设所有的图像都有相同的大小，我们可以推导出一个类似的任意宽/高比的公式，但思路是一样的。
为了让它在subgridspecs上工作，你只需要先对subgridspecs做这个，它会给予你它们在主图形中的大小，你可以用它来计算主图形的长宽比。
下面是对示例图稍作修改后的一个例子，我实现了一个gridspec_aspect函数，该函数计算给定任意宽/高比和w/hspace的（子）图形的实际纵横比。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
import numpy as np

def gridspec_aspect(n_rows, n_cols, w, h, wspace=0, hspace=0):
    if isinstance(w, int):
        Ws = n_cols * w
    elif isinstance(w, list) or isinstance(w, tuple):
        Ws = sum(w)

    if isinstance(h, int):
        Hs = n_rows * h
    elif isinstance(h, list) or isinstance(h, tuple):
        Hs = sum(h)

    w_spacing = wspace * Ws / n_cols
    h_spacing = hspace * Hs / n_rows

    return (Ws + (n_cols - 1) * w_spacing) / (Hs + (n_rows - 1) * h_spacing)

n_cols = 3
n_rows = 1
test_img = np.ones((150, 200, 3)) * np.linspace(0.3, 0.9, 200)[:, None] # simple test image

# Image aspect ratio
h,w = test_img.shape[:2]
r = w / h

# Spacing in the inner gridspec
inner_wspace = 0.05
inner_hspace = inner_wspace * r # same vertical spacing as horizontal spacing
inner_aspect = gridspec_aspect(2, 2, w, h, inner_wspace, inner_hspace)

# Spacing in the main griddpec
outer_wspace = 0.1
outer_aspect = gridspec_aspect(n_rows, n_cols, [r, r, inner_aspect], 1, outer_wspace)

fig = plt.figure(1, figsize=(10, 10 / outer_aspect))
gs = fig.add_gridspec(1, n_cols, wspace=outer_wspace, width_ratios=[r, r, inner_aspect])
inner_gs = gridspec.GridSpecFromSubplotSpec(2, 2, subplot_spec=gs[2], wspace=inner_wspace, hspace=inner_hspace)

for col in range(n_cols - 1):
    ax = fig.add_subplot(gs[col])
    ax.imshow(test_img)
    ax.axis('off')

for i in range(2):
    for j in range(2):
        ax = fig.add_subplot(inner_gs[i,j])
        ax.imshow(test_img)
        ax.axis('off')

生成下图：

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