Matplotlib 不同大小的子图

问题描述：

我需要向一个图形添加两个子图。一个子图的宽度应该是第二个子图的三倍（高度相同）。我使用GridSpec和colspan参数完成了此操作，但我想使用来执行此操作figure，以便可以保存为 PDF。我可以使用构造函数中的参数调整第一个图形figsize，但如何更改第二个图的大小？

解决方案 1：

• 从 起matplotlib 3.6.0，width_ratios和height_ratios现在可以直接作为关键字参数传递给plt.subplots和subplot_mosaic，如Matplotlib 3.6.0 中的新增功能（2022 年 9 月 15 日）所述。

f, (a0, a1) = plt.subplots(1, 2, width_ratios=[3, 1])

f, (a0, a1, a2) = plt.subplots(3, 1, height_ratios=[1, 1, 3])

• 另一种方法是使用该subplots函数并传递宽度比gridspec_kw

  • matplotlib 教程：使用 GridSpec 和其他函数自定义图形布局

  • matplotlib.gridspec.GridSpec有可用gridspect_kw选项

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
f, (a0, a1) = plt.subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [3, 1]})
a0.plot(x, y)
a1.plot(y, x)

f.tight_layout()
f.savefig('grid_figure.pdf')

• 因为这个问题很典型，所以这里有一个带有垂直子图的例子。

# plot it
f, (a0, a1, a2) = plt.subplots(3, 1, gridspec_kw={'height_ratios': [1, 1, 3]})

a0.plot(x, y)
a1.plot(x, y)
a2.plot(x, y)

f.tight_layout()

解决方案 2：

您可以使用gridspec和figure：

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

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) 
gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1]) 
ax0 = plt.subplot(gs[0])
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot(gs[1])
ax1.plot(y, x)

plt.tight_layout()
plt.savefig('grid_figure.pdf')

解决方案 3：

简单来说，不同大小的子绘图也可以不用gridspec：

plt.figure(figsize=(12, 6))
ax1 = plt.subplot(2,3,1)
ax2 = plt.subplot(2,3,2)
ax3 = plt.subplot(2,3,3)
ax4 = plt.subplot(2,1,2)
axes = [ax1, ax2, ax3, ax4]

解决方案 4：

我使用pyplot的axes对象来手动调整大小，而不使用GridSpec：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# definitions for the axes
left, width = 0.07, 0.65
bottom, height = 0.1, .8
bottom_h = left_h = left+width+0.02

rect_cones = [left, bottom, width, height]
rect_box = [left_h, bottom, 0.17, height]

fig = plt.figure()

cones = plt.axes(rect_cones)
box = plt.axes(rect_box)

cones.plot(x, y)

box.plot(y, x)

plt.show()

解决方案 5：

可能最简单的方法是使用，如使用 GridSpec 自定义子图位置subplot2grid中所述。

ax = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0))

等于

import matplotlib.gridspec as gridspec
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
ax = plt.subplot(gs[0, 0])

因此 bmu 的示例变为：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax0 = plt.subplot2grid((1, 3), (0, 0), colspan=2)
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot2grid((1, 3), (0, 2))
ax1.plot(y, x)

plt.tight_layout()
plt.savefig('grid_figure.pdf')

解决方案 6：

在 中添加了一种很好的实现此目的的方法matplotlib 3.3.0。subplot_mosaic

您可以使用“ASCII 艺术”风格制作漂亮的布局。

例如

fig, axes = plt.subplot_mosaic("ABC;DDD")

将在顶行提供三个轴，并在底行提供横跨整个宽度的一个轴，如下所示

此方法的一个好处是，axes函数返回的是一个包含你定义的名称的字典，这样可以更轻松地跟踪内容，例如

axes["A"].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])

subplot_mosaic如果你想使用更长的名称，你也可以传递一个列表列表

fig, axes = plt.subplot_mosaic(
    [["top left", "top centre", "top right"],
     ["bottom row", "bottom row", "bottom row"]]
)

axes["top left"].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])

会产生相同的数字

解决方案 7：

您可以直接在 gridspec 实例中添加比率

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(2,2,width_ratios=[1,2])
ax0 = fig.add_subplot(gs[:,0])
ax1 = fig.add_subplot(gs[0,1])
ax2 = fig.add_subplot(gs[1,1])