如何将 python 的 ggplot 对象添加到 matplotlib 网格？

Question

我的 pandas DataFrame results_print 有二维图像数组。我这样打印它们：

n_rows = results_print.shape[0]
n_cols = results_print.shape[1]
f, a = plt.subplots(n_cols, n_rows, figsize=(n_rows, n_cols))
methods = ['img', 'sm', 'rbd', 'ft', 'mbd', 'binary_sal', 'sal']
for r in range(n_rows):
    for c, cn in zip(range(len(methods)), methods):
        a[c][r].imshow(results_print.at[r,cn], cmap='gray')

现在我创建了一个 python ggplot 图像对象：

gg = ggplot(aes(x='pixels'), data=DataFrame({'pixels': results_print.at[6,'mbd'].flatten()})) + \
    geom_density(position='identity', stat='density') + \
    xlab('pixels') + \
    ylab('') + \
    ggtitle('Density of pixels') + \
    scale_y_log()

如何将 gg 作为元素添加到我的 matplotlib 网格中？

Answer 1

我认为解决方案是先绘制 ggplot 部分。然后通过 plt.gcf() 获取 matplotlib 图形对象，通过 plt.gca() 获取轴。调整 ggplot 轴的大小以适合网格，最后将其余的 matplotlib 图绘制到该图形。

import ggplot as gp
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# make ggplot
g = gp.ggplot(gp.aes(x='carat', y='price'), data=gp.diamonds)
g = g + gp.geom_point()
g = g + gp.ylab(' ')+ gp.xlab(' ')
g.make()
# obtain figure from ggplot
fig = plt.gcf()
ax = plt.gca()
# adjust some of the ggplot axes' parameters
ax.set_title("ggplot plot")
ax.set_xlabel("Some x label")
ax.set_position([0.1, 0.55, 0.4, 0.4])

#plot the rest of the maplotlib plots
for i in [2,3,4]:
    ax2 = fig.add_subplot(2,2,i)
    ax2.imshow(np.random.rand(23,23))
    ax2.set_title("matplotlib plot")
plt.show()

如何将 python 的 ggplot 对象添加到 matplotlib 网格？

How can I add a python's ggplot object to a matplot grid?

python

matplotlib

python-ggplot