Смежные участки matplotlib: добавление цветной полосы изменяет размер участка

Я пытаюсь построить фигуру, состоящую из 5 x 6 подзаголовков, все из которых я хочу быть смежными, т.е. делиться своими осями x и y.

Я также хочу добавить цветную полосу к крайнему правому графику в каждой строке, которая нормализована для всех подграфиков в этой строке.

Я добавляю цветную полосу, используя:

   divider = make_axes_locatable(ax)
   cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.15)
   fig.colorbar(im, cax=cax)

Однако добавление цветной полосы изменяет размер подграфика и больше не привязывается к другим подграфикам. Вот пример вывода: sample output, generated with the program below Как я могу заставить его не изменять размеры, когда я добавляю цветовую полосу?

Вот пример кода, который генерирует изображение выше:

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable, axes_size 

# border limits for plots
lowlim = 0.43
uplim = 0.52
nx = 10


kernels = ['cubic_spline', 'quintic_spline',
        'wendland_C2', 'wendland_C4', 'wendland_C6']




#========================
def main():
#========================


    eta_facts = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5 ]

    nrows = len(eta_facts)
    ncols = len(kernels)

    Ay_list = [[None for c in range(ncols)] for r in range(nrows)]



    #--------------------------------
    # Loop and compute As
    #--------------------------------
    dx = (uplim - lowlim)/nx

    for row, eta in enumerate(eta_facts):

        for col, kernel in enumerate(kernels):

            A = np.zeros((nx, nx), dtype=np.float)

            for i in range(nx):
                for j in range(nx):
                    A[j,i] = row + np.random.random()/10 # not a typo: need A[j,i] for imshow

            Ay_list[row][col] = A




    #------------------------------------
    # Now plot it
    #------------------------------------

    fig = plt.figure(figsize=(3.5*ncols, 3.5*nrows))

    axrows = []
    i = 1
    for r in range(nrows):
        axcols = []
        for c in range(ncols):
            if r > 0:
                if c > 0:
                    axcols.append(fig.add_subplot(nrows, ncols, i, 
                            aspect='equal', sharex=axrows[r-1][c], sharey=axcols[c-1]))
                else:
                    axcols.append(fig.add_subplot(nrows, ncols, i, 
                            aspect='equal', sharex=axrows[r-1][c]))
            else:
                if c > 0:
                    axcols.append(fig.add_subplot(nrows, ncols, i, 
                            aspect='equal', sharey=axcols[c-1]))
                else:
                    axcols.append(fig.add_subplot(nrows, ncols, i, aspect='equal'))
            i+=1
        axrows.append(axcols)



    cmap = 'YlGnBu_r'

    lw = 2


    for row in range(nrows):
        axcols = axrows[row]

        minval = min([np.min(Ay_list[row][c]) for c in range(ncols)])
        maxval = max([np.max(Ay_list[row][c]) for c in range(ncols)])


        for col, ax in enumerate(axcols):

            im = ax.imshow(Ay_list[row][col], origin='lower', 
                vmin=minval, vmax=maxval, cmap=cmap,
                extent=(lowlim, uplim, lowlim, uplim),
                #  norm=matplotlib.colors.SymLogNorm(1e-3),
                zorder=1)

            # only plot colorbar for last column

            if col==len(kernels)-1:
                divider = make_axes_locatable(ax)
                cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.15)
                fig.colorbar(im, cax=cax)


            ax.set_xlim((lowlim,uplim))
            ax.set_ylim((lowlim,uplim))


            # cosmetics
            if col > 0:
                left = False
            else:
                left = True
            if row == len(eta_facts)-1 :
                bottom = True
            else:
                bottom = False

            ax.tick_params(
                axis='both',        # changes apply to the x-axis
                which='both',       # both major and minor ticks are affected
                bottom=bottom,      # ticks along the bottom edge are off
                top=False,          # ticks along the top edge are off
                left=left,          # ticks along the left edge are off
                right=False,        # ticks along the rigt edge are off
                labelbottom=bottom, # labels along the bottom edge are off
                labeltop=False,     # labels along the top edge are off
                labelleft=left,     # labels along the left edge are off
                labelright=False)   # labels along the right edge are off


            if row==0:
                ax.set_title(kernels[col] + ' kernel', fontsize=14)
            if col==0:
                ax.set_ylabel(r"$\eta = $ "+str(eta_facts[row])+r"$\eta_0$")


    fig.suptitle(r"Some title", fontsize=18)
    plt.tight_layout(rect=(0, 0, 1, 0.97))
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
    plt.savefig('for_stackexchange.png', dpi=150)
    plt.close()

    print('finished.')

    return





if __name__ == '__main__':
    main()
append_axes("right", size="5%", pad=0.15) крадет место из подсюжета. В случае, если это нежелательно, вам нужно определить cax таким образом, чтобы он не крадет пространство, возможно, используя спецификацию сетки.
ImportanceOfBeingErnest 22.05.2019 15:52

Потенциально в этом случае использование модуля axes_grid1 toolkit проще, см., например. здесь.

ImportanceOfBeingErnest 22.05.2019 16:16
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
2
2
771
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Действительно, следуя комментариям пользователя ImportanceOfBeingErnest и используя axes_grid1, я смог заставить его работать.

Основное отличие: для каждой строки я определяю объект ImageGrid:

    axrows = [[] for r in range(nrows)]
    i = 0
    for r in range(nrows):
        axcols = [None for c in range(ncols)]

        axcols = ImageGrid(fig, (nrows, 1, r+1),
                    nrows_ncols=(1, ncols), 
                    axes_pad = 0.0,
                    share_all = True,
                    label_mode = 'L',
                    cbar_mode = 'edge',
                    cbar_location = 'right',
                    cbar_size = "7%",
                    cbar_pad = "2%")
        axrows[r] = axcols

А затем в нужном месте кода я добавляю цветную полосу с помощью

axcols.cbar_axes[0].colorbar(im)

Вот полный код:

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable, axes_size 
from mpl_toolkits.axes_grid1 import ImageGrid

# border limits for plots
lowlim = 0.43
uplim = 0.52
nx = 10


kernels = ['cubic_spline', 'quintic_spline',
        'wendland_C2', 'wendland_C4', 'wendland_C6']




#========================
def main():
#========================


    eta_facts = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5 ]

    nrows = len(eta_facts)
    ncols = len(kernels)

    Ay_list = [[None for c in range(ncols)] for r in range(nrows)]



    #--------------------------------
    # Loop and compute As
    #--------------------------------
    dx = (uplim - lowlim)/nx

    for row, eta in enumerate(eta_facts):

        for col, kernel in enumerate(kernels):

            A = np.zeros((nx, nx), dtype=np.float)

            for i in range(nx):
                for j in range(nx):
                    A[j,i] = row + np.random.random()/10 # not a typo: need A[j,i] for imshow

            Ay_list[row][col] = A




    #------------------------------------
    # Now plot it
    #------------------------------------

    fig = plt.figure(figsize=(3.5*ncols+1, 3.5*nrows))



    axrows = [[] for r in range(nrows)]
    i = 0
    for r in range(nrows):
        axcols = [None for c in range(ncols)]

        axcols = ImageGrid(fig, (nrows, 1, r+1),
                    nrows_ncols=(1, ncols), 
                    axes_pad = 0.0,
                    share_all = True,
                    label_mode = 'L',
                    cbar_mode = 'edge',
                    cbar_location = 'right',
                    cbar_size = "7%",
                    cbar_pad = "2%")
        axrows[r] = axcols



    cmap = 'YlGnBu_r'

    lw = 2


    for row in range(nrows):
        axcols = axrows[row]

        minval = min([np.min(Ay_list[row][c]) for c in range(ncols)])
        maxval = max([np.max(Ay_list[row][c]) for c in range(ncols)])


        for col, ax in enumerate(axcols):

            im = ax.imshow(Ay_list[row][col], origin='lower', 
                vmin=minval, vmax=maxval, cmap=cmap,
                extent=(lowlim, uplim, lowlim, uplim),
                #  norm=matplotlib.colors.SymLogNorm(1e-3),
                zorder=1)

            ax.set_xlim((lowlim,uplim))
            ax.set_ylim((lowlim,uplim))


            # cosmetics
            if col > 0:
                left = False
            else:
                left = True
            if row == len(eta_facts)-1 :
                bottom = True
            else:
                bottom = False

            ax.tick_params(
                axis='both',        # changes apply to the x-axis
                which='both',       # both major and minor ticks are affected
                bottom=bottom,      # ticks along the bottom edge are off
                top=False,          # ticks along the top edge are off
                left=left,          # ticks along the left edge are off
                right=False,        # ticks along the rigt edge are off
                labelbottom=bottom, # labels along the bottom edge are off
                labeltop=False,     # labels along the top edge are off
                labelleft=left,     # labels along the left edge are off
                labelright=False)   # labels along the right edge are off


            if row==0:
                ax.set_title(kernels[col] + ' kernel', fontsize=14)
            if col==0:
                ax.set_ylabel(r"$\eta = $ "+str(eta_facts[row])+r"$\eta_0$")
        axcols.cbar_axes[0].colorbar(im)


    fig.suptitle(r"Some title", fontsize=18)
    plt.tight_layout(rect=(0, 0, 1, 0.97))
    plt.subplots_adjust(wspace=0.0, hspace=0.0)
    plt.savefig('for_stackexchange.png', dpi=150)
    plt.close()

    print('finished.')

    return





if __name__ == '__main__':
    main()

Что создает это изображение:

results

Господи, это должно быть проще

eric 02.12.2021 04:53

Другие вопросы по теме