对齐两个组合图 - Matplotlib

Question

我目前正在一个绘图中显示数据组合。 我用以下代码绘制它们：

plt.figure()

# Data 1
data = plt.cm.binary(data1)
data[..., 3] = 1.0 * (data1 > 0.0)
fig = plt.imshow(data, interpolation='nearest', cmap='binary', vmin=0, vmax=1, extent=(-4, 4, -4, 4))

# Plotting just the nonzero values of data2
x = numpy.linspace(-4, 4, 11)
y = numpy.linspace(-4, 4, 11)
data2_x = numpy.nonzero(data2)[0]
data2_y = numpy.nonzero(data2)[1]

pts = plt.scatter(x[data2_x], y[data2_y], marker='s', c=data2[data2_x, data2_y])

这给了我这个情节：

从图片中可以看出，我的背景和前景方块没有对齐。

两者都具有相同的尺寸 (20 x 20)。如果可能的话，我希望有一种方法可以将中心与中心对齐，或者将角与角对齐，但要进行某种对齐。

在某些网格单元格中，我似乎有右下角对齐，在其他的左下角对齐中，而在另一些中则根本没有对齐，这会降低可视化效果。

任何帮助将不胜感激。

谢谢。

Answer 1

正如tcaswell 所说，通过为imshow 定义extent 关键字，您的问题可能最容易解决。

如果您提供extent keyword，则最外层像素边缘将位于范围内。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(np.random.random((8, 10)), extent=(2, 6, -1, 1), interpolation='nearest', aspect='auto')

现在很容易计算每个像素的中心。 X方向：

• 像素间距为 (6-2) / 10 = 0.4 像素
• 最左边像素的中心距左边缘半个像素，2 + .4/2 = 2.2

同样，Y 中心位于 -.875 + n * 0.25。

因此，通过调整 extent，您可以将像素中心放在任何您想要的位置。

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20x20 数据示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

# create the data to be shown with "scatter"
yvec, xvec = np.meshgrid(np.linspace(-4.75, 4.75, 20), np.linspace(-4.75, 4.75, 20))
sc_data = random.random((20,20))

# create the data to be shown with "imshow" (20 pixels)
im_data = random.random((20,20))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(im_data, extent=[-5,5,-5,5], interpolation='nearest', cmap=plt.cm.gray)
ax.scatter(xvec, yvec, 100*sc_data)

请注意，scatter（如果您查看 xvec，所有像素相距 0.5 个单位）和 imshow（因为图像从 -5 拉伸）的像素间距离相同到 +5 并且有 20 个像素，这些像素相距 0.5 个单位）。

Answer 2

这里是没有对齐问题的代码。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

data1 = numpy.random.rand(10, 10)
data2 = numpy.random.rand(10, 10)
data2[data2 < 0.4] = 0.0

plt.figure()

# Plotting data1
fig = plt.imshow(data1, interpolation='nearest', cmap='binary', vmin=0.0, vmax=1.0)

# Plotting data2
data2_x = numpy.nonzero(data2)[0]
data2_y = numpy.nonzero(data2)[1]
pts = plt.scatter(data2_x, data2_y, marker='s', c=data2[data2_x, data2_y])

plt.show()

它给出了一个完美对齐的组合图：

因此，在您的代码中使用附加选项可能是组合图未对齐的原因。