Come posso impostare le proporzioni in matplotlib?

Sto cercando di creare un grafico quadrato (usando imshow), cioè un rapporto di aspetto di 1: 1, ma non posso. Nessuno di questi funziona:

import matplotlib.pyplot as plt

ax = fig.add_subplot(111,aspect='equal')
ax = fig.add_subplot(111,aspect=1.0)
ax.set_aspect('equal')
plt.axes().set_aspect('equal')

Sembra che le chiamate vengano semplicemente ignorate (un problema che spesso mi sembra di avere con matplotlib).

Terza volta il fascino. La mia ipotesi è che si tratti di un bug e la risposta di Zhenya suggerisce che è stato risolto nell'ultima versione. Ho la versione 0.99.1.1 e ho creato la seguente soluzione:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def forceAspect(ax,aspect=1):
    im = ax.get_images()
    extent =  im[0].get_extent()
    ax.set_aspect(abs((extent[1]-extent[0])/(extent[3]-extent[2]))/aspect)

data = np.random.rand(10,20)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data)
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_aspect(2)
fig.savefig('equal.png')
ax.set_aspect('auto')
fig.savefig('auto.png')
forceAspect(ax,aspect=1)
fig.savefig('force.png')

Questo è "force.png":

Di seguito sono riportati i miei tentativi infruttuosi, ma si spera informativi.

Seconda risposta:

La mia "risposta originale" di seguito è eccessiva, in quanto fa qualcosa di simile a axes.set_aspect(). Penso che tu voglia usare axes.set_aspect('auto'). Non capisco perché questo sia il caso, ma produce una trama dell'immagine quadrata per me, ad esempio questo script:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10,20)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(data)
ax.set_aspect('equal')
fig.savefig('equal.png')
ax.set_aspect('auto')
fig.savefig('auto.png')

Produce una trama dell'immagine con proporzioni "uguali": e una con proporzioni "automatiche":

Il codice fornito di seguito nella "risposta originale" fornisce un punto di partenza per un rapporto di aspetto controllato in modo esplicito, ma sembra essere ignorato una volta chiamato un imshow.

Risposta originale:

Ecco un esempio di una routine che regolerà i parametri della sottotrama in modo da ottenere le proporzioni desiderate:

import matplotlib.pyplot as plt

def adjustFigAspect(fig,aspect=1):
    '''
    Adjust the subplot parameters so that the figure has the correct
    aspect ratio.
    '''
    xsize,ysize = fig.get_size_inches()
    minsize = min(xsize,ysize)
    xlim = .4*minsize/xsize
    ylim = .4*minsize/ysize
    if aspect < 1:
        xlim *= aspect
    else:
        ylim /= aspect
    fig.subplots_adjust(left=.5-xlim,
                        right=.5+xlim,
                        bottom=.5-ylim,
                        top=.5+ylim)

fig = plt.figure()
adjustFigAspect(fig,aspect=.5)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(range(10),range(10))

fig.savefig('axAspect.png')

Questo produce una figura come questa:

Posso immaginare che se hai più sottotrame all'interno della figura, dovresti includere il numero di sottotrame y e x come parametri delle parole chiave (predefinito a 1 ciascuno) nella routine fornita. Quindi utilizzando quei numeri e le parole chiave hspacee wspace, puoi fare in modo che tutte le sottotrame abbiano le proporzioni corrette.

Qual è la matplotlibversione che stai utilizzando? Di recente ho dovuto passare a 1.1.0, e con esso, add_subplot(111,aspect='equal')funziona per me.

Dopo molti anni di successo con le risposte di cui sopra, ho scoperto che non funziona di nuovo, ma ho trovato una soluzione funzionante per le sottotrame su

https://jdhao.github.io/2017/06/03/change-aspect-ratio-in-mpl

Con tutto il merito ovviamente all'autore sopra (che forse può piuttosto postare qui), le righe rilevanti sono:

ratio = 1.0
xleft, xright = ax.get_xlim()
ybottom, ytop = ax.get_ylim()
ax.set_aspect(abs((xright-xleft)/(ybottom-ytop))*ratio)

Il collegamento ha anche una spiegazione cristallina dei diversi sistemi di coordinate utilizzati da matplotlib.

Grazie per tutte le ottime risposte ricevute, in particolare @ Yann's che rimarrà il vincitore.

dovresti provare con figaspect. Per me funziona. Dai documenti:

Crea una figura con le proporzioni specificate. Se arg è un numero, usa quelle proporzioni. > Se arg è un array, figaspect determinerà la larghezza e l'altezza di una figura che si adatterebbe all'array preservando le proporzioni. Vengono restituite la larghezza della figura e l'altezza in pollici. Assicurati di creare un assi con uguale con e altezza, ad es

Utilizzo di esempio:

  # make a figure twice as tall as it is wide
  w, h = figaspect(2.)
  fig = Figure(figsize=(w,h))
  ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
  ax.imshow(A, **kwargs)

  # make a figure with the proper aspect for an array
  A = rand(5,3)
  w, h = figaspect(A)
  fig = Figure(figsize=(w,h))
  ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
  ax.imshow(A, **kwargs)

Modifica: non sono sicuro di quello che stai cercando. Il codice sopra cambia la tela (la dimensione della trama). Se vuoi cambiare la dimensione della finestra matplotlib, della figura, usa:

In [68]: f = figure(figsize=(5,1))

questo produce una finestra di 5x1 (lxh).

Questa risposta è basata sulla risposta di Yann. Imposta le proporzioni per i grafici lineari o log-log. Ho utilizzato informazioni aggiuntive da https://stackoverflow.com/a/16290035/2966723 per verificare se gli assi sono in scala logaritmica.

def forceAspect(ax,aspect=1):
    #aspect is width/height
    scale_str = ax.get_yaxis().get_scale()
    xmin,xmax = ax.get_xlim()
    ymin,ymax = ax.get_ylim()
    if scale_str=='linear':
        asp = abs((xmax-xmin)/(ymax-ymin))/aspect
    elif scale_str=='log':
        asp = abs((scipy.log(xmax)-scipy.log(xmin))/(scipy.log(ymax)-scipy.log(ymin)))/aspect
    ax.set_aspect(asp)

Ovviamente puoi usare qualsiasi versione logtu voglia, io ho usato scipy, ma numpyo mathdovrebbe andare bene.