不同尺寸图像的共享 matplotlib 轴（链接缩放和平移）
Shared matplotlib axes for images with different sizes (Linked zooming and panning)
我用 matplotlib imshow() 显示了两张图片。这些图像彼此相关，因此在缩放或平移时它们的行为应该相同。当它们具有相同的分辨率时，这很好用。但是当他们的分辨率不同时，共享轴会以一种（对我来说）意想不到的方式起作用。
假设这是我的两张图像，一张是二维高斯图像，一张是 600x400 分辨率，另一张是 300x200 分辨率。
当我共享轴时，会发生这种情况：
但是，我希望输出像第一种情况一样，但是在缩放或平移时，应该相应地操作第二个图像。像这样，我希望能够得到这样的输出：
我知道这些轴并没有真正共享，但它们应该看起来像这样。
我尝试设置双轴（比例减半），但就我的问题而言，这不是很成功。
重现我附加的图像并玩转的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage import zoom
w, h = 600, 400 # original resolution width & height
x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h))
gaussian = np.exp(-(np.sqrt((x - w/2) ** 2 + (y - h/2) ** 2) ** 2 / (2.0 * 100 ** 2))) # 600x400
downsampled = zoom(gaussian, 0.5) # 300x200
ax_big = plt.subplot2grid((1, 2), (0, 0))
ax_big.imshow(gaussian, cmap='turbo')
ax_small = plt.subplot2grid((1, 2), (0, 1))
# I want something like this:
# ax_small = plt.subplot2grid((1, 2), (0, 1), sharex=ax_big, sharey=ax_big)
ax_small.imshow(downsampled, cmap='turbo')
plt.tight_layout()
plt.show()
如果您不一定需要二次采样图像的轴来显示二次采样 width/height，而只是与您的 zoom/translation 匹配的区域（我不完全确定来自你的问题），你可以在 ax_small.imshow() 调用中使用 extent 参数。这指定了轴 space 中将显示图像的有效矩形。默认情况下，这只是图像的像素大小，但您可以将大小设置为等于完整采样图像的大小。
查看 documentation for imshow 了解更多信息。
...
# I want something like this:
ax_small = plt.subplot2grid((1, 2), (0, 1), sharex=ax_big, sharey=ax_big)
ax_small.imshow(downsampled, cmap='turbo', extent=[0, w, 0, h])
...
我在下面附上了一张结果图片。如您所见，二次采样图像基本上被拉伸到更大的区域。
我用 matplotlib imshow() 显示了两张图片。这些图像彼此相关，因此在缩放或平移时它们的行为应该相同。当它们具有相同的分辨率时，这很好用。但是当他们的分辨率不同时，共享轴会以一种（对我来说）意想不到的方式起作用。
假设这是我的两张图像，一张是二维高斯图像，一张是 600x400 分辨率，另一张是 300x200 分辨率。
但是，我希望输出像第一种情况一样，但是在缩放或平移时，应该相应地操作第二个图像。像这样，我希望能够得到这样的输出：
我尝试设置双轴（比例减半），但就我的问题而言，这不是很成功。
重现我附加的图像并玩转的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage import zoom
w, h = 600, 400 # original resolution width & height
x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h))
gaussian = np.exp(-(np.sqrt((x - w/2) ** 2 + (y - h/2) ** 2) ** 2 / (2.0 * 100 ** 2))) # 600x400
downsampled = zoom(gaussian, 0.5) # 300x200
ax_big = plt.subplot2grid((1, 2), (0, 0))
ax_big.imshow(gaussian, cmap='turbo')
ax_small = plt.subplot2grid((1, 2), (0, 1))
# I want something like this:
# ax_small = plt.subplot2grid((1, 2), (0, 1), sharex=ax_big, sharey=ax_big)
ax_small.imshow(downsampled, cmap='turbo')
plt.tight_layout()
plt.show()
如果您不一定需要二次采样图像的轴来显示二次采样 width/height，而只是与您的 zoom/translation 匹配的区域（我不完全确定来自你的问题），你可以在 ax_small.imshow() 调用中使用 extent 参数。这指定了轴 space 中将显示图像的有效矩形。默认情况下，这只是图像的像素大小，但您可以将大小设置为等于完整采样图像的大小。
查看 documentation for imshow 了解更多信息。
...
# I want something like this:
ax_small = plt.subplot2grid((1, 2), (0, 1), sharex=ax_big, sharey=ax_big)
ax_small.imshow(downsampled, cmap='turbo', extent=[0, w, 0, h])
...
我在下面附上了一张结果图片。如您所见，二次采样图像基本上被拉伸到更大的区域。