问指定matplotlib轴内容大小
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Stack Overflow用户

提问于 2019-04-15 14:45:19

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假设我正在尝试绘制一张具有x*y像素(或英寸)的黑洞图片。与其他许多人不同的是，我不想指定总的图形大小，而是指定绘图内容的大小(所以框架中的所有内容，除了框架本身、刻度、标签、色条、边距等)。

做这件事的首选方法是什么？

自己的尝试

我已经遇到这个问题好几次了，但我现在更喜欢其他方法，而不是以前的试错猜测迭代大小……这是我的“游乐场代码”：

import numpy as np

%matplotlib inline
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
import notebook

print(matplotlib.__version__, notebook.__version__)
# 3.0.0, 5.7.0 in my case

# some data
x, y = 456, 123
a = np.random.randn(y, x)

# the following at least gets the actual figure size in browser right,
# but if possible i'd like to avoid large white space margins as well...
# %config InlineBackend.print_figure_kwargs = {'bbox_inches': None}

dpi = plt.rcParams['figure.dpi']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(x/dpi, y/dpi), dpi=dpi)
im = ax.imshow(a, interpolation='none')
cb = fig.colorbar(im)

# print sizes
bbox = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
print(f"content size: ({bbox.width}, {bbox.height}) inch, ({bbox.width*fig.dpi}, {bbox.height*fig.dpi}) px")
print(f"fig size:     {fig.get_size_inches()} in, {fig.dpi*fig.get_size_inches()} px")
print(f"dpi: {fig.dpi}")

输出：

content size: (4.023888888888889, 1.3870138888888888) inch, (289.72, 99.865) px
fig size:     [6.33333333 1.70833333] in, [456. 123.] px
dpi: 72.0

如你所见，打印的图片大小是456x123px，但如果你实际检查上传的图片(从浏览器粘贴的副本)，你会发现它只有376x119px。虽然这是可以修复的(如代码中注释的那样)，但独立于此的实际“内容”大小仍为282x75 px :-/。

有什么想法吗？

matplotlib

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-04-15 20:18:51

不幸的是，对于这一点没有首选的方法。脑海中浮现出一些或多或少复杂的变通方法。

A.使图形与图像一样大，在保存时将其展开

如果主要目的是生成图形的图像文件，最简单的方法可能是使图像绘图的轴与图形完全相同，然后通过bbox_inches="tight"选项展开最终的图像文件。

它将需要手动放置一个彩条以外的图形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#create some image, with lines every second pixel
rows = 123
cols = 456
image = np.zeros((rows,cols))
image[:, np.arange(0,image.shape[1], 2)] = 1
image[np.arange(0,image.shape[0], 2), :] = 0.5

dpi = 100
fig, ax = plt.subplots(figsize=(image.shape[1]/dpi, image.shape[0]/dpi), dpi=dpi)
fig.subplots_adjust(0,0,1,1)

im = ax.imshow(image)

cax = fig.add_axes([1.05, 0, 0.03, 1])
fig.colorbar(im, cax=cax)

fig.savefig("test.png", bbox_inches="tight")

这样做的主要缺点是，它可能会导致一个像素错误的图像。这是由于位置始终在图形坐标中，导致在将轴大小标记为像素时出现舍入误差。

例如，如果在上面的代码中选择一个dpi=69，结果将是

交错的线条很容易发现图像的高度太小了一个像素。

B.使数字大于图像，调整页边距

上面的一个缺点是轴装饰和色条在图的外面。要将它们放在其中，可以定义所有边距并计算最终数字需要多大。这是一个但很麻烦的问题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#create some image
rows = 123
cols = 456
image = np.zeros((rows,cols))
image[:, np.arange(0,image.shape[1], 2)] = 1
image[np.arange(0,image.shape[0], 2), :] = 0.5

dpi = 100

left = right = 60
top = bottom = 40
cbarwidth = 24
wspace = 10

width = left + cols + wspace + cbarwidth + right
height = top + rows + bottom

w = width / dpi
h = height / dpi

fig, (ax, cax) = plt.subplots(ncols = 2, figsize=(w,h), dpi=dpi, 
                              gridspec_kw=dict(width_ratios=[cols, cbarwidth]))
fig.subplots_adjust(left = left/width, right = 1-right/width, 
                    bottom = bottom/height, top = 1-top/height, 
                    wspace = wspace / (cols + cbarwidth))

im = ax.imshow(image)
fig.colorbar(im, cax=cax)

fig.savefig("test2.png")

它也会遭受与A.相同的缺陷，例如，如果使用一些奇数，如

dpi = 72

left = right = 59
top = bottom = 37
cbarwidth = 19
wspace = 12

C.使用figimage并在顶部放置轴线。

确保没有锯齿效果的唯一方法是使用figimage。这会将像素坐标中的图像放入图中。但是，在默认情况下，将不会有任何轴。@anntzer提供了一个解决方案，即在图中figimage所在的位置放置一个轴。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Bbox

#create some image, with lines every second pixel
rows = 123
cols = 456
image = np.zeros((rows,cols))
image[:, np.arange(0,image.shape[1], 2)] = 1
image[np.arange(0,image.shape[0], 2), :] = 0.5

dpi = 100

left = right = 60
top = 40
bottom = 65
cbarwidth = 24
wspace = 10

width = left + cols + wspace + cbarwidth + right
height = top + rows + bottom

w = width / dpi
h = height / dpi


fig = plt.figure(figsize=(w,h), dpi=dpi)

im = fig.figimage(image, xo=left, yo=bottom); 

# create axes on top
# bbox in pixels
bbox = Bbox([[left, bottom], [left + cols, bottom + rows]])
ax = fig.add_axes(fig.transFigure.inverted().transform_bbox(bbox))
ax.set_facecolor("None")
# recreate axis limits
ax.set(xlim=(-0.5, cols-0.5), ylim=(rows-0.5, -0.5))

# add colorbar
cbbox =  Bbox([[left + cols + wspace, bottom], 
               [left + cols + wspace + cbarwidth, bottom + rows]])
cax = fig.add_axes(fig.transFigure.inverted().transform_bbox(cbbox))
fig.colorbar(im, cax=cax)

fig.savefig("test3.png")