Matplotlib 子图：轴共享的等轴

Question

我知道这个话题已经在几个 matplotlib 博客中讨论过了，但我仍然找不到解决方案。我想创建一个这样的情节：

（来自@ImportanceOfBeingErnest 的回答）

所以这是两个子图，它们与我定义的 y 限制共享相同的 y 轴。 x 轴的单位应该与 y 轴的单位相同，这意味着如果我要画一个圆，它实际上就是一个圆。

现在我还想指定 x-limits 并喜欢子图大小以调整到此限制，但我无法使其工作。一般的问题似乎是 matplotlib 总是保持不同子图的 fig-size 。

这是一个最小的工作示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(1,2,1,aspect='equal')
ax2=fig.add_subplot(1,2,2,aspect='equal',sharey=ax1)

def create_data(xmin,xmax):
    delta = 0.025
----
    x = np.arange(xmin, xmax, delta)
    y = np.arange(-3,3,delta)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    Z1 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
    Z2 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
    Z = 10 * (Z1 - Z2)
----
    nr, nc = Z.shape
----
    # put NaNs in one corner:
    Z[-nr//6:, -nc//6:] = np.nan
    # contourf will convert these to masked
----
----
    Z = np.ma.array(Z)
    # mask another corner:
    Z[:nr//6, :nc//6] = np.ma.masked
----
    # mask a circle in the middle:
    interior = np.sqrt((X**2) + (Y**2)) < 0.5
    Z[interior] = np.ma.masked
    return X,Y,Z

X,Y,Z=create_data(-2,4)
ax1.contourf(X,Y,Z)
ax1.set_ylim(-1,1)
ax1.set_xlim(-2,4)
X,Y,Z=create_data(-1,0)
ax2.contourf(X,Y,Z)
ax2.set_ylim(-1,1)
ax2.set_xlim(-1,0)
plt.show()

在此示例中，y 轴是共享的，但 x 限制未正确应用：

此外，如何在与 y 轴对齐的子图右侧添加颜色条？

fig.colorbar(CS, ax=ax,shrink=xx)

似乎可以工作，但需要手动编辑收缩参数。

Answer 1

由于两个图的 x 限制范围之间的比率为 1/6，因此如果它们应该保持相同的高度，这些图的大小也需要偏离 6 倍。

（请注意，在 matplotlib 的早期版本中显然可能存在一个错误，导致以下代码无法按预期工作；但是，它在 matplotlib 2.2 中运行良好）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(ncols=2, sharey=True, 
                              subplot_kw=dict(aspect='equal'),
                              gridspec_kw=dict(width_ratios=[6,1]))

def create_data(xmin,xmax):
    delta = 0.025

    x = np.arange(xmin, xmax, delta)
    y = np.arange(-3,3,delta)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    Z1 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
    Z2 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
    Z = 10 * (Z1 - Z2)

    nr, nc = Z.shape

    # put NaNs in one corner:
    Z[-nr//6:, -nc//6:] = np.nan
    # contourf will convert these to masked


    Z = np.ma.array(Z)
    # mask another corner:
    Z[:nr//6, :nc//6] = np.ma.masked

    # mask a circle in the middle:
    interior = np.sqrt((X**2) + (Y**2)) < 0.5
    Z[interior] = np.ma.masked
    return X,Y,Z

X,Y,Z=create_data(-2,4)
ax1.contourf(X,Y,Z)
ax1.set_ylim(-1,1)
ax1.set_xlim(-2,4)
X,Y,Z=create_data(-1,0)
ax2.contourf(X,Y,Z)
ax2.set_ylim(-1,1)
ax2.set_xlim(-1,0)
plt.show()