时间戳

首页 > 解决方案 > Matplotlib 迭代设置子图轴大小

python - Matplotlib 迭代设置子图轴大小

问题描述

有几个相关的问题（here、here和here），但建议的解决方案不适用于我的情况。

我正在迭代地创建子图，所以我不提前知道每个子图的宽度（在调用 plt.subplots() 之后计算），这意味着我最初无法设置每个子图的大小创建它们。我想在创建子图 x 轴后设置它的大小。

想象一下：

items = [A,B,C]  #this could have any number of items in it
f,ax = plt.subplots(len(items),1, figsize=(10,10)) #figsize is arbitrary and could be anything

for i in range(len(items)):
    #calculate x and y data for current item
    #calculate width of x axis for current item
    plt.sca(ax[i])
    cax = plt.gca()
    cax.plot(x,y)
    #here is where I would like to set the x axis size
    #something like cax.set_xlim(), but for the size, not the limit

注意 1：单位无关紧要，但相对大小很重要，因此它可以是像素大小或厘米，甚至是基于相对宽度计算的比率。

注意 2：在这种情况下，x 轴的宽度与 x 限制无关，因此我不能只设置 x 限制并期望轴正确缩放。

另外，我试图保持这段代码简短，因为它是与不熟悉 Python 的人共享的，所以如果唯一的解决方案涉及添加一堆行，那是不值得的，我会忍受不正确缩放的轴。这是一种审美偏好，但不是要求。谢谢！

编辑：这就是我的目标 所需的子图

标签： pythonmatplotlibscalingsubplotaxes

解决方案

现在你肯定得到了答案，或者这个问题已被弃用，但如果其他人正在搜索，我使用“Bbox”解决了这个问题。这个想法是这样的：

from matplotlib.transforms import Bbox

fig, ax = plt.subplots(3,1, figsize = (11,15))
ax[0].set_position(Bbox([[0.125, 0.6579411764705883], [0.745, 0.88]]))
ax[2].set_position(Bbox([[0.125, 0.125], [0.745, 0.34705882352941175]]))

有关更多信息，请查看https://matplotlib.org/api/transformations.html#matplotlib.transforms.Bbox

推荐阅读