Matplotlib 散点图 - 去除白色填充
Matplotlib scatter plot - Remove white padding
我正在使用 matplotlib 绘制纬度经度坐标中的变量。问题是该图像不能包含轴或边框。我已经能够删除轴,但我的图像周围的白色填充必须完全删除(请参阅下面代码中的示例图像:http://imgur.com/a/W0vy9)。
我尝试了 Google 搜索中的几种方法,包括这些 Whosebug 方法:
Remove padding from matplotlib plotting
How to remove padding/border in a matplotlib subplot (SOLVED)
Matplotlib plots: removing axis, legends and white spaces
但在去除白色 space 方面没有任何效果。如果您有任何建议(即使是放弃 matplotlib 并尝试使用另一个绘图库),我将不胜感激!
这是我使用的代码的基本形式,它显示了这种行为:
import numpy as np
import matplotlib
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from scipy import stats
lat = np.random.randint(-60.5, high=60.5, size=257087)
lon = np.random.randint(-179.95, high=180, size=257087)
maxnsz = np.random.randint(12, 60, size=257087)
percRange = np.arange(100,40,-1)
percStr=percRange.astype(str)
val_percentile=np.percentile(maxnsz, percRange, interpolation='nearest')
#Rank all values
all_percentiles=stats.rankdata(maxnsz)/len(maxnsz)
#Figure setup
fig = matplotlib.pyplot.figure(frameon=False, dpi=600)
#Basemap code can go here
x=lon
y=lat
cmap = matplotlib.cm.get_cmap('cool')
h=np.where(all_percentiles >= 0.999)
hl=np.where((all_percentiles < 0.999) & (all_percentiles > 0.90))
mh=np.where((all_percentiles > 0.75) & (all_percentiles < 0.90))
ml=np.where((all_percentiles >= 0.4) & (all_percentiles < 0.75))
l=np.where(all_percentiles < 0.4)
all_percentiles[h]=0
all_percentiles[hl]=0.25
all_percentiles[mh]=0.5
all_percentiles[ml]=0.75
all_percentiles[l]=1
rgba_low=cmap(1)
rgba_ml=cmap(0.75)
rgba_mh=cmap(0.51)
rgba_hl=cmap(0.25)
rgba_high=cmap(0)
matplotlib.pyplot.axis('off')
matplotlib.pyplot.scatter(x[ml],y[ml], c=rgba_ml, s=3, marker=',',edgecolor='none', alpha=0.4)
matplotlib.pyplot.scatter(x[mh],y[mh], c=rgba_mh, s=3, marker='o', edgecolor='none', alpha=0.5)
matplotlib.pyplot.scatter(x[hl],y[hl], c=rgba_hl, s=4, marker='*',edgecolor='none', alpha=0.6)
matplotlib.pyplot.scatter(x[h],y[h], c=rgba_high, s=5, marker='^', edgecolor='none',alpha=0.75)
fig.savefig('/home/usr/code/python/testfig.jpg', bbox_inches=0, nbins=0, transparent="True", pad_inches=0.0)
fig.canvas.draw()
问题是 Matplotlib plots: removing axis, legends and white spaces 中给出的所有解决方案实际上都适用于 imshow
。
所以,以下显然有效
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_axis_off()
im = ax.imshow([[2,3,4,1], [2,4,4,2]], origin="lower", extent=[1,4,2,8])
ax.plot([1,2,3,4], [2,3,4,8], lw=5)
ax.set_aspect('auto')
plt.show()
并生产
但是在这里,您使用的是 scatter
。添加散点图
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_axis_off()
im = ax.imshow([[2,3,4,1], [2,4,4,2]], origin="lower", extent=[1,4,2,8])
ax.plot([1,2,3,4], [2,3,4,8], lw=5)
ax.scatter([2,3,4,1], [2,3,4,8], c="r", s=2500)
ax.set_aspect('auto')
plt.show()
产生
Scatter
具有特殊性,即 matplotlib 会默认尝试使所有点可见,这意味着轴限制设置为使所有散点作为一个整体可见。
为了克服这个问题,我们需要专门设置轴限制:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_axis_off()
im = ax.imshow([[2,3,4,1], [2,4,4,2]], origin="lower", extent=[1,4,2,8])
ax.plot([1,2,3,4], [2,3,4,8], lw=5)
ax.scatter([2,3,4,1], [2,3,4,8], c="r", s=2500)
ax.set_xlim([1,4])
ax.set_ylim([2,8])
ax.set_aspect('auto')
plt.show()
这样我们就会得到想要的行为。
我正在使用 matplotlib 绘制纬度经度坐标中的变量。问题是该图像不能包含轴或边框。我已经能够删除轴,但我的图像周围的白色填充必须完全删除(请参阅下面代码中的示例图像:http://imgur.com/a/W0vy9)。
我尝试了 Google 搜索中的几种方法,包括这些 Whosebug 方法:
Remove padding from matplotlib plotting
How to remove padding/border in a matplotlib subplot (SOLVED)
Matplotlib plots: removing axis, legends and white spaces
但在去除白色 space 方面没有任何效果。如果您有任何建议(即使是放弃 matplotlib 并尝试使用另一个绘图库),我将不胜感激!
这是我使用的代码的基本形式,它显示了这种行为:
import numpy as np
import matplotlib
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from scipy import stats
lat = np.random.randint(-60.5, high=60.5, size=257087)
lon = np.random.randint(-179.95, high=180, size=257087)
maxnsz = np.random.randint(12, 60, size=257087)
percRange = np.arange(100,40,-1)
percStr=percRange.astype(str)
val_percentile=np.percentile(maxnsz, percRange, interpolation='nearest')
#Rank all values
all_percentiles=stats.rankdata(maxnsz)/len(maxnsz)
#Figure setup
fig = matplotlib.pyplot.figure(frameon=False, dpi=600)
#Basemap code can go here
x=lon
y=lat
cmap = matplotlib.cm.get_cmap('cool')
h=np.where(all_percentiles >= 0.999)
hl=np.where((all_percentiles < 0.999) & (all_percentiles > 0.90))
mh=np.where((all_percentiles > 0.75) & (all_percentiles < 0.90))
ml=np.where((all_percentiles >= 0.4) & (all_percentiles < 0.75))
l=np.where(all_percentiles < 0.4)
all_percentiles[h]=0
all_percentiles[hl]=0.25
all_percentiles[mh]=0.5
all_percentiles[ml]=0.75
all_percentiles[l]=1
rgba_low=cmap(1)
rgba_ml=cmap(0.75)
rgba_mh=cmap(0.51)
rgba_hl=cmap(0.25)
rgba_high=cmap(0)
matplotlib.pyplot.axis('off')
matplotlib.pyplot.scatter(x[ml],y[ml], c=rgba_ml, s=3, marker=',',edgecolor='none', alpha=0.4)
matplotlib.pyplot.scatter(x[mh],y[mh], c=rgba_mh, s=3, marker='o', edgecolor='none', alpha=0.5)
matplotlib.pyplot.scatter(x[hl],y[hl], c=rgba_hl, s=4, marker='*',edgecolor='none', alpha=0.6)
matplotlib.pyplot.scatter(x[h],y[h], c=rgba_high, s=5, marker='^', edgecolor='none',alpha=0.75)
fig.savefig('/home/usr/code/python/testfig.jpg', bbox_inches=0, nbins=0, transparent="True", pad_inches=0.0)
fig.canvas.draw()
问题是 Matplotlib plots: removing axis, legends and white spaces 中给出的所有解决方案实际上都适用于 imshow
。
所以,以下显然有效
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_axis_off()
im = ax.imshow([[2,3,4,1], [2,4,4,2]], origin="lower", extent=[1,4,2,8])
ax.plot([1,2,3,4], [2,3,4,8], lw=5)
ax.set_aspect('auto')
plt.show()
并生产
但是在这里,您使用的是 scatter
。添加散点图
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_axis_off()
im = ax.imshow([[2,3,4,1], [2,4,4,2]], origin="lower", extent=[1,4,2,8])
ax.plot([1,2,3,4], [2,3,4,8], lw=5)
ax.scatter([2,3,4,1], [2,3,4,8], c="r", s=2500)
ax.set_aspect('auto')
plt.show()
产生
Scatter
具有特殊性,即 matplotlib 会默认尝试使所有点可见,这意味着轴限制设置为使所有散点作为一个整体可见。
为了克服这个问题,我们需要专门设置轴限制:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_axis_off()
im = ax.imshow([[2,3,4,1], [2,4,4,2]], origin="lower", extent=[1,4,2,8])
ax.plot([1,2,3,4], [2,3,4,8], lw=5)
ax.scatter([2,3,4,1], [2,3,4,8], c="r", s=2500)
ax.set_xlim([1,4])
ax.set_ylim([2,8])
ax.set_aspect('auto')
plt.show()
这样我们就会得到想要的行为。