如何更改现有轴的 matplotlib 子图投影？

Question

我正在尝试构建一个简单的函数，它接受一个子图实例 (matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot) 并将其投影转换为另一个投影，例如 cartopy.crs.CRS 投影之一。

这个想法看起来像这样

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

def make_ax_map(ax, projection=ccrs.PlateCarree()):
    # set ax projection to the specified projection
    ...
    # other fancy formatting
    ax2.coastlines()
    ...

# Create a grid of plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
# the first subplot remains unchanged
ax1.plot(np.random.rand(10))
# the second one gets another projection
make_ax_map(ax2)

当然可以直接用fig.add_subplot()函数：

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.plot(np.random.rand(10))

ax2 = fig.add_subplot(122,projection=ccrs.PlateCarree())
ax2.coastlines()

但我想知道是否有适当的 matplotlib 方法来更改已定义的子图轴投影。不幸的是，阅读 matplotlib API 没有帮助。

Answer 1

您不能更改现有轴的投影，原因如下。但是，解决您的潜在问题的方法是简单地使用 matplotlib 文档 here 中描述的 plt.subplots() 的 subplot_kw 参数。例如，如果您希望所有子图都具有 cartopy.crs.PlateCarree 投影，您可以执行

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

# Create a grid of plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})

关于实际问题，在创建轴集时指定投影决定了您获得的轴 class，这对于每种投影类型都是不同的。例如

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

ax1 = plt.subplot(311)
ax2 = plt.subplot(312, projection='polar')
ax3 = plt.subplot(313, projection=ccrs.PlateCarree())

print(type(ax1))
print(type(ax2))
print(type(ax3))

此代码将打印以下内容

<class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>
<class 'matplotlib.axes._subplots.PolarAxesSubplot'>
<class 'cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxesSubplot'>

注意每个轴实际上是不同 class 的实例。

Answer 2

关注这个问题的答案：

我发现了一个在创建斧头后改变它的投影的技巧，这似乎至少在下面的简单示例中有效，但我不知道这个解决方案是否是最好的方法

from matplotlib.axes import Axes
from matplotlib.projections import register_projection

class CustomAxe(Axes):
    name = 'customaxe'

    def plotko(self, x):
        self.plot(x, 'ko')
        self.set_title('CustomAxe')

register_projection(CustomAxe)


if __name__ == '__main__':
    import matplotlib.pyplot as plt

    fig = plt.figure()

    ## use this syntax to create a customaxe directly
    # ax = fig.add_subplot(111, projection="customaxe")

    ## change the projection after creation
    ax = plt.gca()
    ax.__class__ = CustomAxe

    ax.plotko(range(10))    
    plt.show()

Answer 3

假设有多个轴用于 2D 绘图，例如...

fig = matplotlib.pyplot.Figure()
axs = fig.subplots(3, 4) # prepare for multiple subplots
# (some plotting here)
axs[0,0].plot([1,2,3])

...可以简单地摧毁其中一个并用具有 3D 投影的新的替换它：

axs[2,3].remove()
ax = fig.add_subplot(3, 4, 12, projection='3d')
ax.plot_surface(...)

请注意，与 Python 的其余部分不同，add_subplot 使用 row-column 索引从 从 1 开始（而不是从 0 开始）。

编辑：更改了我关于索引的拼写错误。

如何更改现有轴的 matplotlib 子图投影？

How do I change matplotlib's subplot projection of an existing axis?

python

matplotlib

subplot

cartopy