如何消除matplotlib中子图之间的差距？

Question

下面的代码会在子图之间产生间隙.如何消除子图之间的间隙并使图像成为紧密的网格？

import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(16):
    i = i + 1
    ax1 = plt.subplot(4, 4, i)
    plt.axis('on')
    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_aspect('equal')
    plt.subplots_adjust(wspace=None, hspace=None)
plt.show()

Answer 1

问题是使用aspect='equal',它可以防止子图拉伸到任意宽高比并填满所有空白区域.

通常,这将工作:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

结果是这样的:

但是,使用aspect='equal',如下面的代码:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])
    a.set_aspect('equal')

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

这就是我们得到的:

第二种情况的不同之处在于,您已迫使x轴和y轴具有相同数量的单位/像素.由于轴默认情况下从0变为1(即,在绘制任何内容之前),因此aspect='equal'强制使用每个轴为正方形.由于该图不是正方形,因此pyplot在水平轴之间增加了额外的间距.

要解决此问题,您可以将图形设置为具有正确的宽高比.我们将在这里使用面向对象的pyplot接口,我认为它通常是优越的:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) # Notice the equal aspect ratio
ax = [fig.add_subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])
    a.set_aspect('equal')

fig.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

这是结果:

Answer 2

您可以使用gridspec来控制轴之间的间距.这里有更多信息.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

plt.figure(figsize = (4,4))
gs1 = gridspec.GridSpec(4, 4)
gs1.update(wspace=0.025, hspace=0.05) # set the spacing between axes. 

for i in range(16):
   # i = i + 1 # grid spec indexes from 0
    ax1 = plt.subplot(gs1[i])
    plt.axis('on')
    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_aspect('equal')

plt.show()

Answer 3

而不诉诸gridspec完全,下面还可以使用通过设置去除空白wspace和HSPACE为零:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.clf()
f, axarr = plt.subplots(4, 4, gridspec_kw = {'wspace':0, 'hspace':0})

for i, ax in enumerate(f.axes):
    ax.grid('on', linestyle='--')
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_yticklabels([])

plt.show()
plt.close()

导致:

Answer 4

使用最近的 matplotlib 版本，您可能想尝试Constrained Layout。plt.subplot()但是，这确实（或至少确实）不起作用，因此您需要plt.subplots()改用：

fig, axs = plt.subplots(4, 4, constrained_layout=True)

Answer 5

另一种方法是使用pad关键字 from plt.subplots_adjust()，它也接受负值：

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])

plt.subplots_adjust(pad=-5.0)

此外，要删除所有子图（即画布）外缘的白色，请始终使用plt.savefig(fname, bbox_inches="tight").

Answer 6

你试过plt.tight_layout()吗？

和 plt.tight_layout() 没有它：

或者：像这样（使用add_axes）

left=[0.1,0.3,0.5,0.7]
width=[0.2,0.2, 0.2, 0.2]
rectLS=[]
for x in left:
   for y in left:
       rectLS.append([x, y, 0.2, 0.2])
axLS=[]
fig=plt.figure()
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[0]))
for i in [1,2,3]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i],sharey=axLS[-1]))    
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[4]))
for i in [1,2,3]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[8]))
for i in [5,6,7]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))     
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[12]))
for i in [9,10,11]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))

如果您不需要共享轴，那么只需 axLS=map(fig.add_axes, rectLS)