matplotlib에서 종횡비를 접근 할 수 있습니까?

matplotlib에서 종횡비를 접근 할 수 있습니까?

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정사각형 없습니다 (imshow 사용), 즉 가로 세로 비율 1 : 1을 만들려고 할 수 있습니다. 다음 중 어느 것도 작동하지 않습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

ax = fig.add_subplot(111,aspect='equal')
ax = fig.add_subplot(111,aspect=1.0)
ax.set_aspect('equal')
plt.axes().set_aspect('equal')

(나는 종종 matplotlib에서 주소는 문제가 있습니다).

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세 번째 매력. 내 생각 엔 이것이 버그이고 Zhenya 대답의 은 최신 버전에서 수정 되었음을 제안합니다. 버전 0.99.1.1이 있고 다음 솔루션을 만들었습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def forceAspect(ax,aspect=1):
    im = ax.get_images()
    extent =  im[0].get_extent()
    ax.set_aspect(abs((extent[1]-extent[0])/(extent[3]-extent[2]))/aspect)

data = np.random.rand(10,20)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data)
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_aspect(2)
fig.savefig('equal.png')
ax.set_aspect('auto')
fig.savefig('auto.png')
forceAspect(ax,aspect=1)
fig.savefig('force.png')

이것은 'force.png'입니다.

아래는 실패했지만 시도입니다.

두 번째 답변 :

아래의 내 '원래 답변'은 과잉 axes.set_aspect()입니다. 나는 당신이 사용하고 싶다고 생각합니다 axes.set_aspect('auto'). 이것이 왜 그런지 이해하지 못하지만, 예를 들어 다음 펼쳐와 같이 정사각형 이미지를 생성합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10,20)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data)
ax.set_aspect('equal')
fig.savefig('equal.png')
ax.set_aspect('auto')
fig.savefig('auto.png')

가로 세로 비율이 '동일'인 이미지가과 '자동'가로 세로 비율이 있는 이미지를 생성합니다 .

아래에서 '원래 대답'에 나오는 코드는 명시 적으로 제어되는 종횡비의 시작점을 제공하지만 imshow가 호출되면 무시되는 것입니다.

원래 답변 :

다음은 원하는 종횡비를 얻을 수있는 서브 서브 변수를 조정하는 루틴의 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

def adjustFigAspect(fig,aspect=1):
    '''
    Adjust the subplot parameters so that the figure has the correct
    aspect ratio.
    '''
    xsize,ysize = fig.get_size_inches()
    minsize = min(xsize,ysize)
    xlim = .4*minsize/xsize
    ylim = .4*minsize/ysize
    if aspect < 1:
        xlim *= aspect
    else:
        ylim /= aspect
    fig.subplots_adjust(left=.5-xlim,
                        right=.5+xlim,
                        bottom=.5-ylim,
                        top=.5+ylim)

fig = plt.figure()
adjustFigAspect(fig,aspect=.5)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(range(10),range(10))

fig.savefig('axAspect.png')

이렇게하면 다음과 같은 그림이 생성됩니다.

그림에 여러 개의 서브 거기에있는 것입니다. 그런 다음 다음 숫자 와 hspace및 wspace키워드를 사용하여 모든 서브에서 올바른 종횡비를 갖도록 할 수 있습니다.

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matplotlib실행중인 버전 은 무엇입니까 ? 나는 최근에으로 업그레이드해야 1.1.0했고 그것과 함께 add_subplot(111,aspect='equal')작동합니다.

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figaspect로 시도해야합니다. 그것은 나를 위해 작동합니다. 문서에서 :

지정된 종횡비로 Figure를 만듭니다. 경우 ARG는 다수 종횡비 즉 사용하는 것이다. > arg 가 배열이면 figaspect는 가로 세로 비율을 유지하면서 배열에 맞는 Figure의 너비와 높이를 결정합니다. 그림 너비, 높이 (인치)가 반환됩니다. 다음과 같이 및 높이가 같은 축을 만들어야합니다. 예 :

사용 예 :

  # make a figure twice as tall as it is wide
  w, h = figaspect(2.)
  fig = Figure(figsize=(w,h))
  ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
  ax.imshow(A, **kwargs)

  # make a figure with the proper aspect for an array
  A = rand(5,3)
  w, h = figaspect(A)
  fig = Figure(figsize=(w,h))
  ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
  ax.imshow(A, **kwargs)

편집 : 당신이 무엇을 찾고 있는지 잘 모르겠습니다. 위의 코드는 캔버스 (플롯 크기)를 변경합니다. 그림의 matplotlib 창의 크기를 변경하려면 다음을 사용하십시오.

In [68]: f = figure(figsize=(5,1))

이것은 5x1 (wxh)의 창을 생성합니다.

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이 답변은 Yann의 답변을 기반으로합니다. 선형 또는 로그-로그 플롯의 종횡비를 설정합니다. https://stackoverflow.com/a/16290035/2966723의 추가 정보를 사용 하여 축이 로그 스케일인지 테스트했습니다.

def forceAspect(ax,aspect=1):
    #aspect is width/height
    scale_str = ax.get_yaxis().get_scale()
    xmin,xmax = ax.get_xlim()
    ymin,ymax = ax.get_ylim()
    if scale_str=='linear':
        asp = abs((xmax-xmin)/(ymax-ymin))/aspect
    elif scale_str=='log':
        asp = abs((scipy.log(xmax)-scipy.log(xmin))/(scipy.log(ymax)-scipy.log(ymin)))/aspect
    ax.set_aspect(asp)

분명히 당신의 모든 버전 사용할 수 있습니다 log당신은 내가 사용했습니다 원하는을 scipy하지만, numpy나 math잘해야한다.

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위의 답변으로 수년 동안 성공한 후 다시 작동하지 않는 것으로 나타났습니다. 그러나 하위 플롯에 대한 작업 솔루션을 찾았습니다.

https://jdhao.github.io/2017/06/03/change-aspect-ratio-in-mpl

물론 위의 저자 (아마도 여기에 게시 할 수있는 사람)에게 전적인 크레딧을 제공하면 관련 라인은 다음과 같습니다.

ratio = 1.0
xleft, xright = ax.get_xlim()
ybottom, ytop = ax.get_ylim()
ax.set_aspect(abs((xright-xleft)/(ybottom-ytop))*ratio)

링크에는 matplotlib에서 사용하는 다른 좌표계에 대한 명확한 설명도 있습니다.

모든 훌륭한 답변을 주셔서 감사합니다. 특히 승자가 될 @ Yann 's.

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/7965743/how-can-i-set-the-aspect-ratio-in-matplotlib