如何将 twinx 与使用 make_axes_locatable 创建的 ax 一起使用

Question

我想用下面的关联直方图绘制图像和颜色条。图像和直方图的两个轴必须具有相同的宽度。此外，颜色条应与图像高度相同。复杂（也不应该）的部分是将累积直方图与每个 bin 相对于数据大小的百分比叠加。

目前，我得到了这样的东西：

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


data = np.random.normal(0,2,size=(100,100))

fig     = plt.figure()
ax      = fig.add_subplot(2,1,1)
im      = ax.imshow(data,cmap="bone")
divider = make_axes_locatable(ax)
ax1     = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) 
plt.colorbar(im,cax=ax1)   
ax2     = divider.append_axes("bottom",size="100%",pad = 0.3)
n,bins,patches = ax2.hist(data.flatten(),bins=20)
ax3     = ax2.twinx()
ax3.plot(bins[:-1],np.cumsum(n*100/np.size(data)),lw=2)

plt.show()

一切都很顺利，直到我尝试在 ax2 上使用 twinx（为了用不同的 y 尺度在 ax3 上绘制我的累积分布）。生成的轴不是与 ax2 一起，而是环绕图形的所有轴。

我不明白出了什么问题以及如何解决这个问题。

Answer 1

这是一个艰难的。问题在于该axes_grid1工具包旨在在绘图时定位轴。显然它首先绘制双轴，然后才根据分隔线重新定位轴。
更糟糕的是，您希望将纵横比相等的轴绑定到纵横不相等的轴上，这使得无法使用AxisGrid.

虽然相等+不相等或相等+双胞胎或不相等+双胞胎的任何双重组合都可以以一种或另一种方式起作用，但所有这三种组合都太多了。

所以解决方案可能是从头开始，只需将轴放在画布上，然后在最后重新定位/调整它们的大小。这可以使用连接到函数的事件侦听器来完成，该函数获取具有相同纵横比的轴的位置并相应地调整其他两个轴的大小。

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

data = np.random.normal(0,2,size=(100,100))

fig     = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

im      = ax.imshow(data,cmap="bone")
n,bins,patches = ax2.hist(data.flatten(),bins=20)

divider = make_axes_locatable(ax)
cax     = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) 
plt.colorbar(im, cax=cax)

ax3     = ax2.twinx()
ax3.plot(bins[:-1],np.cumsum(n*100/np.size(data)),lw=2, c=plt.cm.bone(0.4))

def resize(event):
    axpos = ax.get_position()
    axpos2 = ax2.get_position()
    newpos = [axpos.x0, axpos2.y0,  axpos.width, axpos2.height] 
    ax2.set_position(newpos)
    ax3.set_position(newpos)

cid = fig.canvas.mpl_connect('draw_event', resize)
cid2 = fig.canvas.mpl_connect('resize_event', resize)

#if you want to save the figure, trigger the event manually
save=False
if save:
    fig.canvas.draw()
    resize()
    plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()