使用 Matplotlib 在同一图中显示两个不同性质的图答案

【问题标题】：Show two plots of different natures in same figure with Matplotlib使用 Matplotlib 在同一图中显示两个不同性质的图
【发布时间】：2018-07-10 20:17:21
【问题描述】：

我正在尝试绘制两个不同的图（一个是由具有色标的矩阵生成的简单图形），另一个是具有来自一组代表骨架的点的 x 和 y 轴的图形。矩阵色标与骨架图相关联。它必须循环显示 n 次，每次关闭画布，然后显示下一个绘图。

但我只能同时显示每个图形，例如，假设我必须有 43 个画布，每个画布并排有一个图形和一个色标矩阵，而不是我得到 86 个图，一个来自点图，下一个来自比例矩阵，依此类推。

代码如下，以及每个情节的图片。我正在使用 gridspec 来生成图形，并使用简单的 imgplot 来生成色标矩阵。

from pylab import *
from matplotlib import gridspec
import numpy as np
import sys
import math
import matplotlib.pyplot as plt


movimento = np.loadtxt("file01.txt")
qtd_posturas = int(len(movimento)/20)


c = 0
lista = []
for i in range(qtd_posturas):
lista.append(movimento[(i*20):((i+1)*20),:3]) 

matrixCoord = np.array(lista)


matrixDistance= np.zeros((qtd_posturas,20,20))
for k in range(qtd_posturas):
    for i in range(len(matrixDistance[0])):
        for j in range(len(matrixDistance[0])):
        matrixDistance[k,i,j] = np.linalg.norm(matrixCoord[k,i,:] -         matrixCoord[k,j,:])

num_plots = qtd_posturas
z = 0
for m in range(num_plots):
  img = matrixDistance[m]
  imgplot = plt.imshow(img)
  imgplot.set_cmap('PuBu')
  plt.colorbar()
  plt.show()
  z += 20
  esqueleto = movimento[:z,:2]
  x = esqueleto[:,0]
  y = -esqueleto[:,1]
  gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1]) 
  plt.figure()
  plt.subplot(gs[1])
  plt.scatter(x,y, s=50)
  plt.title('Esqueleto')
  plt.show()

图片：

【问题讨论】：

在for 循环中，您通过plt.figure() 在每次迭代中创建一个新图形。为什么要这么做？这会将您带到一个新数字，因此您将获得两倍的迭代次数。此外，在查看绘图时，轴比例不匹配，因此您将无法将它们安装在同一轴上。您需要创建新轴或重新调整其中一个轴以适合现有轴。
这就是我遇到的问题，我不知道如何正确重新配置它。
你不要在图中用子图绘制imshow图像...

标签： python matplotlib plot

【解决方案1】：

您需要在循环开始时创建带有子图的图形，然后在相应的子图中绘制图形：

for m in range(num_plots):
    gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1])  # create figure at start of loop

    img = matrixDistance[m]
    plt.subplot(gs[0])  # first subplot
    imgplot = plt.imshow(img)
    imgplot.set_cmap('PuBu')
    plt.colorbar()

    z += 20
    esqueleto = movimento[:z,:2]
    x = esqueleto[:,0]
    y = -esqueleto[:,1]
    plt.subplot(gs[1])  # second subplot
    plt.scatter(x,y, s=50)
    plt.title('Esqueleto')
    plt.show()

【讨论】：