在 matplotlib 中的子图上过度绘制轮廓答案

【问题标题】：Overplotting contours over subplots in matplotlib在 matplotlib 中的子图上过度绘制轮廓
【发布时间】：2021-04-12 10:58:52
【问题描述】：

我有 2 组数据，其中一组必须显示在条形子图中，如下所示：

第二组只是我需要从中绘制轮廓的数据。 matplotlib 中有没有一种方法可以在与条形子图相同的图形上绘制轮廓，以获得如下效果：

我用来生成子图的代码：

nl = 0 无花果，axs = plt.subplots(16,16, sharex='col', sharey='row', gridspec_kw={'hspace': 0, 'wspace': 0}, dpi = 300) 对于范围内的 p (16)：对于范围内的 r (16)： axs[p,r].set_ylim(0,1.1) axs[p,r].set_xlim(-150,150) axs[p,r].xaxis.set_ticklabels([]) axs[p,r].yaxis.set_ticklabels([]) axs[p,r].xaxis.set_ticks([]) axs[p,r].xaxis.set_ticks([]) axs[p,r].tick_params(width=0) axs[p,r].bar(xp,wid[nl], 宽度 = 10) nl += 1

另外，我非常感谢您提出如何使这些子图呈正方形的建议（如第二张图片）

【问题讨论】：

标签： python python-3.x matplotlib

【解决方案1】：

您可以简单地使用几何 (1,1,1) 创建一个新的子图，也就是说，占据子图的所有可用空间，从而覆盖所有其他子图。

如果您想查看下面的子图（使用ax.patch.set_visible(False)），您必须确保隐藏该顶轴的背景补丁。或者，由于您希望删除轴上的所有刻度，您可以使用 set_axis_off() 删除所有刺和装饰，包括背景补丁。

至于正方形子图，如果你创建一个正方形，你会得到正方形子图

N = 5  # for demonstration
w = 4

fig, axs = plt.subplots(N,N, sharex='col', sharey='row', gridspec_kw={'hspace': 0, 'wspace': 0}, dpi=100, figsize=(w,w))
for ax in axs.flat:
    ax.set_ylim(0,1.1)
    ax.set_xlim(-150,150)
    ax.xaxis.set_ticklabels([])
    ax.yaxis.set_ticklabels([])
    ax.xaxis.set_ticks([])
    ax.xaxis.set_ticks([])
    ax.tick_params(width=0)
    #ax.bar(xp,wid[nl], width = 10)

# create another axes over the grid
ax0 = fig.add_subplot(111)
ax0.set_axis_off()  # hides all axes decoration (also hides the background)
#ax0.patch.set_visible(False)  # hides the background of the axes


# plot contour
# code from https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/images_contours_and_fields/contour_demo.html#sphx-glr-gallery-images-contours-and-fields-contour-demo-py
delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2

CS = ax0.contour(X, Y, Z)

【讨论】：