在matplotlib中创建正方形子图（等高等宽）

Question

当我运行这段代码时

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

我得到的两个子图在X轴上看起来很“挤”。我该怎么做才能让这两个子图的Y轴高度和X轴宽度相等呢？

我在Ubuntu 10.04上使用的是matplotlib版本0.99.1.2。

更新 2010-07-08: 让我们看看一些不起作用的尝试。

我在网上查了一整天，觉得这可能和自动缩放有关。所以我尝试调整了一下这个设置。

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, autoscale_on=False)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

但是matplotlib坚持要自动缩放。

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, autoscale_on=False)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1, autoscale_on=False)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

在这个尝试中，数据完全消失了。天哪，matplotlib这是怎么回事？真是让人无语。

好吧，也许我们可以调整一下长宽比？

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, autoscale_on=False)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
axes().set_aspect('equal')
subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

结果这个尝试让第一个子图完全消失了。太搞笑了！谁想出的这个主意？

说真的，这难道真的应该这么难吗？

Answer 1

试试这个：

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, autoscale_on=False, aspect='equal', xlim=[1,3], ylim=[1,3])
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
##axes().set_aspect('equal')
ax2 = subplot(122, autoscale_on=False, aspect='equal', xlim=[1,3], ylim=[1,3])
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
draw()
show()

我把 axes() 这一行注释掉了，因为那样会在一个随意的位置创建一个新的 axes，而不是一个已经计算好位置的 subplot。

调用 subplot 实际上是创建了一个 Axes 实例，这意味着它可以使用和 Axes 一样的属性。

希望这对你有帮助 :)

Answer 2

你在设置图表的比例时遇到的问题是因为你使用了共享坐标轴（sharex 和 sharey）。

一个简单的解决办法就是不使用共享坐标轴。比如，你可以这样做：

from pylab import *

figure()
subplot(121, aspect='equal')
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, aspect='equal')
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
show()

不过，更好的解决办法是改变“可调节”的参数... 你想要设置为 adjustable='box'，但是当你使用共享坐标轴时，它必须设置为 adjustable='datalim'（如果你把它改回 'box'，就会出错）。

不过，还有第三种选择可以处理这种情况：adjustable="box-forced"。

比如：

from pylab import *

figure()
ax1 = subplot(121, aspect='equal', adjustable='box-forced')
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
subplot(122, aspect='equal', adjustable='box-forced', sharex=ax1, sharey=ax1)
plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
show()

或者用更现代的写法（注意：这个部分在2010年是无法使用的）：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, sharex=True, sharey=True)
for ax in axes:
    ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
    ax.set(adjustable='box-forced', aspect='equal')

plt.show()

无论哪种方式，你最终会得到类似这样的效果：