缩放图形而不缩放标签、文本和轴刻度等

Question

我的图形缩放有问题。我使用 imshow 绘制两个矩阵，第一个是 2x2 矩阵，第二个是 5x5 矩阵。我现在要让两者具有相同大小的框来表示矩阵的条目。但我希望它们的绝对大小（如像素）相同。如果我绘制两者并清楚地比较它们，则 2x2 矩阵框相对于内部数字比 5x5 矩阵大得多。 2x2 matrix, too big boxes 5x5 matrix, right box size 我尝试使用 plt.figure() 函数的 "figsize" 参数，但这也会重新调整框中的数字。我尝试的另一件事是 imshow 的 "extent" 参数，如果我试图让盒子变小，它就不起作用。它只是扩大了他们的规模。（如果我使边界框变宽，它会起作用，然后它会自动使它们变薄，但这不是我想要的，下面的示例）。 with use of extent: wider and thinner but I don't what that

再说一次：我有点想调整框的大小，但不要更改 text/numbers 的大小，这样如果我在一篇文章中将图形并排放置，它看起来就不会乱七八糟.它不一定是一种自动匹配两个图形框大小的方法，我已经对任何调整框大小的方法感到满意，因为它不必 100% 准确。任何人都知道我该怎么做？已经非常感谢了！！

这是两个带有二次方框的图形的代码（我想要的，但只是改变了大小）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use("seaborn-dark")

def gfx_1():
    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2], [3, 4]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest")
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("2x2.png")


def gfx_2():
    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [6, 7, 8, 9, 10], [9, 10, 11, 12, 13], [12, 13, 14, 15, 16]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest")
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 4.5, 1.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 4.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("5x5.png")

和修改后的扩展（我不知道）：

def gfx_1():
    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2], [3, 4]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest", extent=(-0.5, 3.5, -0.5, 1.5))
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i*2, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 3.5, 2.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("2x2_wide.png")

Answer 1

我认为您已经使用 figsize 找到了正确答案。当然，使用 2x2 网格生成的图像可能看起来更大，但这可能只是图像可视化程序中缩放的问题。如果您以原始分辨率并排显示它们，则这些方块看起来大小相同。

换句话说，如果您在 2 英寸 x 2 英寸的图像中创建一个 2x2 的网格，那么每个框的宽度将略小于 1 英寸（因为轴和其他所有因素）。如果您在 5x5 英寸的图像中创建 5x5 的网格，那么框仍然大约 1 英寸宽

这里使用以下代码创建了两张图片，并在图片编辑器中将它们并排复制粘贴：

def gfx_1():
    fig = plt.figure(figsize=(2,2))
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2], [3, 4]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest")
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 1.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("./2x2.png")


def gfx_2():
    fig = plt.figure(figsize=(5,5))
    ax1 = plt.subplot(111)
    data = [[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [6, 7, 8, 9, 10], [9, 10, 11, 12, 13], [12, 13, 14, 15, 16]]
    ax1.imshow(data, interpolation="nearest")
    for (i, j), data in np.ndenumerate(data):
        ax1.text(i, j, s=str(data), ha='center', va='center')

    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_xticks(np.arange(-0.5, 4.5, 1.))
    ax1.set_yticks(np.arange(-0.5, 4.5, 1.))
    ax1.grid(linewidth=2)

    plt.savefig("./5x5.png")

gfx_1()
gfx_2()

缩放图形而不缩放标签、文本和轴刻度等

Scaling graphic without scaling labels, text and axis ticks etc

python

graphics

matplotlib

imshow