FiPy 查看器对数轴缩放和纵横比

Question

有没有一种简单的方法可以使不同的轴以对数方式缩放？我正在使用Matplotlib2DGridContourViewer，并且我设法使用fipy.Viewer(vars=somevariable, log=True) 使绘制的数据按对数缩放，但我找不到任何关于轴缩放的信息。就我而言，我只需要 y 轴对数。

我还有一个关于查看器纵横比的问题。在Matplotlib2DGridContourViewer 的文档中有一个名为 figaspect 的属性：

figaspect (float, optional) – 想要的图形纵横比。如果是数字，请使用该纵横比。如果是 auto，则纵横比将由 var 的网格确定。

我在 Jupyter Notebook 中工作，如果我将所需的数字设置为纵横比，例如0.5 它不会改变轴的长度比，而是改变整个查看器/图形区域的纵横比，这意味着数据不会更具可读性，只是查看器区域在绘图纵横比不变的情况下被挤压.我想要更改轴长比的原因是我有一个包含 1000x1000 单元的 2D 网格，并且由于某种原因，默认纵横比不是由 (1:1) 决定的，而是由 @987654324 的设置最大坐标决定@ 和 mesh.y。这样，如果我想检查一个 1:100 的网格，我会得到一个基本上不可读的非常长的图。 （我理解它为什么以这种方式实现，但我使用 2D 网格来绘制 1D 网格上的时间依赖性，因此时间和空间坐标甚至不接近。）

我想我的问题是，有什么方法可以让 figaspect 以我想要的方式工作，或者有没有其他相对简单的方法可以设置轴长度的比率？如果我可以将纵横比与网格单元的数量联系起来，那也是可以接受的。

Answer 1

Matplotlib2DGridContourViewer 包装了matplotlib contourf()，它似乎没有为日志缩放提供任何直接选项，但是，所有MatplotlibViewer 子类都有一个.axes 属性。您应该可以调用viewer.axes.set_yscale() 来获得日志缩放。

至于figaspect，您尝试做的具体示例会有所帮助，但我认为我理解。 figaspect 控制 figure 的纵横比。它用于为matplotlib figure() 生成figsize= 参数。如果您设置figaspect='auto'，那么FiPy 会尝试设置图形的纵横比，包括颜色条，以尊重Mesh 的纵横比。我不知道当您将figaspect 设置为其他值时会发生什么并且尝试仅查看Mesh 的子集。

当纵横比变得非常大时，Matplotlib2DGridContourViewer 似乎确实不尊重Mesh 的纵横比。 Matplotlib2DGridViewer 按预期工作。比较

import fipy as fp
mesh = fp.Grid2D(nx=100, dx=0.5, ny=100, dy=1)
var = fp.CellVariable(mesh=mesh, name=r"$\phi$")
cviewer = fp.Matplotlib2DGridContourViewer(vars=var)
gviewer = fp.Matplotlib2DGridViewer(vars=var)

到

import fipy as fp
mesh = fp.Grid2D(nx=100, dx=0.01, ny=100, dy=1)
var = fp.CellVariable(mesh=mesh, name=r"$\phi$")
cviewer = fp.Matplotlib2DGridContourViewer(vars=var)
gviewer = fp.Matplotlib2DGridViewer(vars=var)

我不知道这是为什么。我既不使用Matplotlib2DGridContourViewer，也不使用疯狂的纵横比网格模型。我已经提交了ticket，所以这不会丢失。

最终，我不相信使用 2D CellVariable 存储 1D+时间数据是一个好主意。我认为您最好将一维数据提取到一个 numpy 数组中，然后直接使用 matplotlib 来渲染您感兴趣的任何内容。CellVariable 和 Viewer 的全部意义在于存储和呈现位于Mesh 的几何和拓扑结构上的数据。它们都不是为了处理Mesh 非空间维度而设计的。