如何消除子图之间的间隙

问题描述 投票:0回答:8

下面的代码在子图之间产生间隙。 如何消除子图之间的间隙并使图像成为紧密的网格?

enter image description here

import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(16):
    i = i + 1
    ax1 = plt.subplot(4, 4, i)
    plt.axis('on')
    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_aspect('equal')
    plt.subplots_adjust(wspace=None, hspace=None)
plt.show()
python matplotlib subplot
8个回答
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问题在于使用

aspect='equal'
,它会阻止子图拉伸到任意纵横比并填充所有空白空间。

通常情况下,这会起作用:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

结果是这样的:

但是,使用

aspect='equal'
,如以下代码所示:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])
    a.set_aspect('equal')

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

这就是我们得到的:

第二种情况的不同之处在于,您强制 x 轴和 y 轴具有相同的单位/像素数。由于默认情况下轴从 0 到 1(即在绘制任何内容之前),因此使用

aspect='equal'
会强制每个轴成为正方形。由于该图形不是正方形,因此 pyplot 在水平轴之间添加了额外的间距。

要解决此问题,您可以将图形设置为正确的纵横比。我们将在这里使用面向对象的 pyplot 接口,我认为它总体上更优越:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) # Notice the equal aspect ratio
ax = [fig.add_subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])
    a.set_aspect('equal')

fig.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

结果如下:


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您可以使用 gridspec 来控制轴之间的间距。这里有更多信息

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

plt.figure(figsize = (4,4))
gs1 = gridspec.GridSpec(4, 4)
gs1.update(wspace=0.025, hspace=0.05) # set the spacing between axes. 

for i in range(16):
   # i = i + 1 # grid spec indexes from 0
    ax1 = plt.subplot(gs1[i])
    plt.axis('on')
    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_aspect('equal')

plt.show()

axes very close together


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在不完全求助于 gridspec 的情况下,也可以使用以下方法通过将 wspacehspace 设置为零来消除间隙:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.clf()
f, axarr = plt.subplots(4, 4, gridspec_kw = {'wspace':0, 'hspace':0})

for ax in axarr.flatten():
    ax.grid('on', linestyle='--')
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_yticklabels([])

plt.show()
plt.close()

结果:

.


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使用最新的 matplotlib 版本,您可能想尝试约束布局。然而,这确实(或至少)不适用于

plt.subplot()
,因此您需要使用
plt.subplots()
来代替:

fig, axs = plt.subplots(4, 4, constrained_layout=True)

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你尝试过吗

plt.tight_layout()

plt.tight_layout()
enter image description here 没有它: enter image description here

或者:类似这样的东西(使用

add_axes

left=[0.1,0.3,0.5,0.7]
width=[0.2,0.2, 0.2, 0.2]
rectLS=[]
for x in left:
   for y in left:
       rectLS.append([x, y, 0.2, 0.2])
axLS=[]
fig=plt.figure()
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[0]))
for i in [1,2,3]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i],sharey=axLS[-1]))    
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[4]))
for i in [1,2,3]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[8]))
for i in [5,6,7]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))     
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[12]))
for i in [9,10,11]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))

如果您不需要共享轴,那么只需

axLS=map(fig.add_axes, rectLS)
enter image description here


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另一种方法是使用

pad
中的
plt.subplots_adjust()
关键字,它也接受负值:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])

plt.subplots_adjust(pad=-5.0)

此外,要删除所有子图(即画布)外缘的白色,请始终使用

plt.savefig(fname, bbox_inches="tight")
保存。


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Matplotlib 将检查“subplotpars”参数来定义子图位置。所以这应该有效:

left   = 0.03 #The position of the left edge of the subplots, as a fraction of the figure width.
bottom = 0.05 #The position of the bottom edge of the subplots, as a fraction of the figure height.
right  = 0.99 #The position of the right edge of the subplots, as a fraction of the figure width.
top    = 0.97 #The position of the top edge of the subplots, as a fraction of the figure height.
wspace = None #The width of the padding between subplots, as a fraction of the average Axes width.
hspace = None #The height of the padding between subplots, as a fraction of the average Axes height.

fig.subplotpars.update(left, bottom, right, top, wspace, hspace)

您可以根据您的需要单独调整以上参数(0到1之间)。


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如果在实现 apdnu 的答案后,图像列之间仍然存在水平间距,请尝试

fig.subplots_adjust(wspace = -0.8)
(您可以通过尝试另一个负数来调整此值)。

例如:

fig, axes = plt.subplots(nrows = 10, ncols = 10)
fig.subplots_adjust(hspace=0, wspace=-0.8)

for i, ax in enumerate(fig.axes):
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_yticklabels([])
    ax.axis('off')
    #imageGrid has dimensions 100 x 1 x 32 x 32
    ax.imshow(imageGrid[i][0])

结果: enter image description here

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