相关疑难解决方法(0)

我如何结合这些陈述：

pyplot.axis([1234.0, 1773.0, 497.0, 1362.0])
pyplot.axis('equal')

我只想定义轴的限制，但在两个方向上具有相同的比例。

PS：我尝试过pyplot.axis([1234.0, 1773.0, 497.0, 1362.0], 'equal')，但没有成功。

我想选择一个图形的宽度，同时仍然让matplotlib选择它认为合适的纵横比。我知道的更改图形大小的每种方法都需要一个（宽度，高度）元组，该元组强制具有一定的宽高比。有什么方法可以仅指定宽度（或仅高度）并允许matplotlib选择合适的宽高比？

有没有简单的方法来检查matplotlib中的轴是否为对数/线性轴？

如果键入ax.transData.__dict__（ax为semilogy），则会得到：

{'_a': TransformWrapper(BlendedGenericTransform(IdentityTransform(),<matplotlib.scale.Log10Transform object at 0x10ffb3650>)),
 '_b': CompositeGenericTransform(BboxTransformFrom(TransformedBbox(Bbox('array([[  0.00000000e+00,   1.00000000e+00],\n       [  2.00000000e+03,   1.00000000e+08]])'), TransformWrapper(BlendedGenericTransform(IdentityTransform(),<matplotlib.scale.Log10Transform object at 0x10ffb3650>)))), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox('array([[ 0.05482517,  0.05046296],\n       [ 0.96250543,  0.95810185]])'), BboxTransformTo(TransformedBbox(Bbox('array([[ 0.,  0.],\n       [ 8.,  6.]])'), Affine2D(array([[ 80.,   0.,   0.],
       [  0.,  80.,   0.],
       [  0.,   0.,   1.]]))))))),
 '_invalid': 2,
 '_parents': <WeakValueDictionary at 4572332904>,
 '_shorthand_name': '',
 'input_dims': 2,
 'output_dims': 2}

我可以编写一种方法来检查子转换ax.transData._a._child是否为对数刻度，但是我不喜欢它访问私有变量，而且由于变量名称可以更改，因此它似乎相当不可持续。

我进行数值模拟，但我的绘图有问题...我的模拟区域的6x35\xc2\xb5m分辨率为640x1024px. \n当我想使用 绘制模拟数据imshow并设置纵横比时：aspect=6/35时，绘图的高度是正确的，但太长了？我究竟做错了什么？

图片中：

top：模拟掩模，所有图应具有相同的纵横比。

middle：方面设置为手动设置为模拟遮罩的方面（6/35）

bottom：方面设置为1

这是我的代码

fig = pl.figure(num=None, figsize=(10, 10))\nax = fig.add_subplot(1,1,1)\nimg = ax.imshow(data, aspect=6./35)\n

我尝试在 python 中更改我的纵横比。我知道这已经在许多其他情况下讨论过（例如使用 figaspect），但我并没有像我想要的那样得到它。如果我使用 figaspect，我会收到错误消息：

'Figure' object is not callable.

没有它我有这个代码：

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(y_test1, linewidth=0.5, linestyle="-", label='Test1')
ax.plot(y_test2, linewidth=0.5, linestyle="-", label='Test2') 
legend = ax.legend(loc='right center',prop={'size': 5}, shadow=True, fontsize='medium')
plt.xlabel('images')
plt.ylabel('error')
plt.grid()
plt.axis([0,100, 0, 20])

它有效，但我需要其他宽高比。如何获得比高度宽三倍的图？