消除 matplotlib 图中子图之间的空白

Question

我正在尝试创建一个漂亮的图，它加入一个 4x4 网格的子图（使用 gridspec 放置，每个子图是 8x8 像素）。我一直在努力让情节之间的间距与我试图告诉它做的事情相匹配。我想问题是由于在图的右侧绘制了一个颜色条，并调整了图中图的位置以适应。但是，即使没有包含彩条，这个问题似乎也会出现，这让我更加困惑。它也可能与边距有关。下面显示的图像由相关代码生成。正如你所看到的，我试图让地块之间的空间变为零，但它似乎不起作用。谁能给点建议？

fig = plt.figure('W Heat Map', (18., 15.))
gs = gridspec.GridSpec(4,4)
gs.update(wspace=0., hspace=0.)
for index in indices:
    loc = (i,j) #determined by the code
    ax = plt.subplot(gs[loc])
    c = ax.pcolor(physHeatArr[index,:,:], vmin=0, vmax=1500)
    # take off axes 
    ax.axis('off')
    ax.set_aspect('equal')
fig.subplots_adjust(right=0.8,top=0.9,bottom=0.1)
cbar_ax = heatFig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7])
cbar = heatFig.colorbar(c, cax=cbar_ax)
cbar_ax.tick_params(labelsize=16)
fig.savefig("heatMap.jpg")

类似地，在没有颜色条的情况下制作正方形：

fig = plt.figure('W Heat Map', (15., 15.))
gs = gridspec.GridSpec(4,4)
gs.update(wspace=0., hspace=0.)
for index in indices:
    loc = (i,j) #determined by the code
    ax = plt.subplot(gs[loc])
    c = ax.pcolor(physHeatArr[index,:,:], vmin=0, vmax=400, cmap=plt.get_cmap("Reds_r"))
    # take off axes 
    ax.axis('off')
    ax.set_aspect('equal')
fig.savefig("heatMap.jpg")

Answer 1

当轴纵横比设置为不自动调整时（例如，使用set_aspect("equal") 或数字纵横比，或者通常使用imshow），子图之间可能会有一些空白，即使wspace 和hspace 设置为 0。为了消除数字之间的空白，您可以看看以下问题

1. How to remove gaps between *images* in matplotlib?
2. How to combine gridspec with plt.subplots() to eliminate space between rows of subplots
3. How to remove the space between subplots in matplotlib.pyplot?

您可以首先考虑this answer 第一个问题，解决方案是从单个数组中构建单个数组，然后使用pcolor、pcolormesh 绘制这个单个数组或imshow。这使得以后添加颜色条特别方便。

否则，请考虑设置图形大小和子图参数，以便不会保留任何空白。计算公式见第二个问题的this answer。

带有颜色条的改编版本如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
import matplotlib.cm
import numpy as np

image = np.random.rand(16,8,8)
aspect = 1.
n = 4 # number of rows
m = 4 # numberof columns
bottom = 0.1; left=0.05
top=1.-bottom; right = 1.-0.18
fisasp = (1-bottom-(1-top))/float( 1-left-(1-right) )
#widthspace, relative to subplot size
wspace=0  # set to zero for no spacing
hspace=wspace/float(aspect)
#fix the figure height
figheight= 4 # inch
figwidth = (m + (m-1)*wspace)/float((n+(n-1)*hspace)*aspect)*figheight*fisasp

fig, axes = plt.subplots(nrows=n, ncols=m, figsize=(figwidth, figheight))
plt.subplots_adjust(top=top, bottom=bottom, left=left, right=right, 
                    wspace=wspace, hspace=hspace)
#use a normalization to make sure the colormapping is the same for all subplots
norm=matplotlib.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1 )
for i, ax in enumerate(axes.flatten()):
    ax.imshow(image[i, :,:], cmap = "RdBu", norm=norm)
    ax.axis('off')
# use a scalarmappable derived from the norm instance to create colorbar
sm = matplotlib.cm.ScalarMappable(cmap="RdBu", norm=norm)
sm.set_array([])
cax = fig.add_axes([right+0.035, bottom, 0.035, top-bottom])
fig.colorbar(sm, cax=cax)

plt.show()