标签: subplot

我尝试根据与相应facet_wrap 图中相同的数据，将直方图splot 添加到facet_wrap 图的每个部分geom_sf 图。

我通过谷歌找到了一些方法，但到目前为止还没有具体的方法。

我之前的做法：

library(sf)
library(ggplot2)

nc <- st_read(system.file("shape/nc.shp", package="sf"))
nc <- rbind(nc, nc[rep(1:100, 3), ])
nc <- nc[order(nc$NAME),]
nc$GROUP <- c("A", "B", "C", "D")
nc$VALUE <- runif(400, min=0, max=10)

main <- ggplot() +
  geom_sf(data = nc,
          aes(fill = VALUE),
          color = NA) +
  scale_fill_gradientn(colours = c("#f3ff2c", "#96ffea", "#00429d"),
                       guide = "colorbar") +
  coord_sf(datum = NA) +
  theme(panel.background = element_blank(),
        strip.background = element_blank(),) +
  facet_wrap(~ GROUP, nrow = 2)

sub <- ggplot(nc, aes(x=VALUE)) + 
  geom_histogram(binwidth = 1) …

我正在尝试绘制一个包含两个子图、一个seaborn 热图和简单的matplotlib 线的图形。然而，当共享两个图的 x 轴时，它们没有对齐，如下图所示：

看起来问题与这篇文章类似，但是在显示时ax[0].get_xticks()我ax[1].get_xticks()得到了相同的位置，所以我不知道要更改什么。在我的图片中，偏差似乎超过 0.5。

我究竟做错了什么？

我用来绘制该图的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

M_1=np.random.random((15,15))
M_2=np.random.random((15,15))

L_1=np.random.random(15)
L_2=np.random.random(15)

x=range(15)

cmap = sns.color_palette("hot", 100)
sns.set(style="white")

fig, ax  = plt.subplots(2, 1, sharex='col', figsize=(10, 12))

ax[0].plot(x,L_1,'-', marker='o',color='tab:orange')
sns.heatmap(M_1, cmap=cmap, vmax=np.max(M_1), center=np.max(M_1)/2., square=False, ax=ax[1])

我正在按照本教程水平制作两个子图。根据示例，以下内容应该有效。

import matplotlib.pylab as plt
import numpy

# Sample data
x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 400)
y1 = numpy.sin(x ** 2)
y2 = numpy.cos(x ** 2)

figure, axes = plt.subplots(1, 2)
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[0, 1].plot(x, y)

不幸的是，我收到以下错误消息。

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-124cb6e8d977> in <module>
      8 
      9 figure, axes = plt.subplots(1, 2)
---> 10 axes[0, 0].plot(x, y)
     11 axes[0, 1].plot(x, y)

IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed …

我知道如何使用 gridspec 或 subplots_adjust 设置图形内子图的相对大小，并且我知道如何使用 Figsize 设置图形的大小。我的问题是设置子图的绝对大小。

用例：我正在制作两个单独的图，它们将保存为学术论文的 pdf 格式。一种有两个子图，一种有三个子图（两种情况都在 1 行中）。我需要 5 个子图中的每一个都具有完全相同的大小，并且在生成的 PDF 中具有完全相同的字体大小（轴标签、刻度标签等）。在下面的示例中，字体大小相同，但子图却不同。如果我使生成的 PDF 的高度相同（因此轴也相同），则 3-subplots.pdf 上的字体将小于 2-subplots.pdf 的字体。

微量元素：

import matplotlib.pyplot as plt

subplots = [2, 3]
for i, cols in enumerate(subplots):

    fig, ax = plt.subplots(1, cols, sharey=True, subplot_kw=dict(box_aspect=1))

    for j in range(cols):
        ax[j].set_title(f'plot {j*cols}')
        ax[j].set_xlabel('My x label')
    ax[0].set_ylabel('My y label')

    plt.tight_layout()
    plt.savefig(f'{cols}-subplots.pdf', bbox_inches='tight', pad_inches=0)
    plt.show()

输出：

我正在制作一个总共68个子图的数字,并希望删除它们之间的空白区域.这就是我所拥有的:

.

我该怎么做呢？

编辑:使用plt.tight_layout()会使情况变得更糟:

这是我的代码:

for j in range(0,len(sort_yf)):
for i in range(0,len(yf)):
    if yf[i]==sort_yf[j]:
        sort_ID=np.append(sort_ID,'output/'+ID[i]+'.png')
for i in range (1,69):
    plt.subplot(17,4,i,aspect='equal')
    plots=img.imread(sort_ID[i])
    plt.imshow(plots)
    plt.axis('off')
plt.show()

我必须在图中用子图绘制不同的图形,但我不知道将绘制多少图形,因为它取决于用户引入的数据(for loop).为了绘制子图,我需要知道列数和行数.在matlab中是否有任何选项可以让matlab配置最佳数量的列和行来显示知道要完成的总子图的情节？我的意思是subplot(a,b,c)=>最佳a,b组合知道c.

现在我要求用户引入列数和行数,但这有点让人不舒服.也许一个将总子图分解为2个最等等因子的算法应该可行,但我认为编码很难.如果它太复杂了我会按照自己的方式跟进,但我很好奇.