python - 如何为使用 ImageGrid 创建的整个图形创建单轴标签

Question

我使用 matplotlib 的 ImageGrid 辅助类创建了一个绘图。代码如下:

from mpl_tookits.axes_grid1 import ImageGrid
from matplotlib.pyplot import *

fig = figure(figsize=(20, 12), dpi=300)
grid = ImageGrid(fig, 111, nrows_ncols=(3, 4), axes_pad=1, aspect=False)
for gridax, (i, sub) in zip(grid, enumerate(eyelink_data)):
    subnum = i + start_with

     # format data
    xdat = sub['x'][(sub['in_trl'] == True) & (sub['x'].notnull()) & (sub['y'].notnull())]
    ydat = sub['y'][(sub['in_trl'] == True) & (sub['x'].notnull()) & (sub['y'].notnull())]

    # plot
    gridax.hist2d(xdat, ydat, bins=[np.linspace(-.005, .005, num=1000), np.linspace(-.005, .005, num=1000)])
    gridax.plot(0, 0, 'ro')  # origin

show()

我查看了this cookbook page有关如何为整个图形设置单个 x 和 y 标签的信息，但这些方法似乎仅适用于具有标准子图的标准图形。

我还浏览了一些 mpl_toolkits.axes_grid1.axes_divider.LocatableAxes 的方法，但没有什么让我惊讶的。 同上对于 mpl_toolkits.axes_grid1.axes_grid.ImageGrid 中的方法。

有人知道我如何使用 ImageGrid 做到这一点吗？

Answer 1

在 this github pull request我尝试了一种可能的图形宽度 x 和 y 标签的实现(我很高兴我不是唯一一个希望拥有此类功能的人。

此代码回顾了 PR 实现的要点并生成 this figure 。针对今天(2013 年 3 月 18 日)获取的 matplotlib master 进行测试。

from mpl_toolkits.axes_grid1 import ImageGrid
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(20, 12))
grid = ImageGrid(fig, 111, nrows_ncols=(3, 4), axes_pad=1, aspect=False)

#get the extent of the largest box containing all the axes/subplots
extents = np.array([a.get_position().extents for a in grid])  #all axes extents
bigextents = np.empty(4)   
bigextents[:2] = extents[:,:2].min(axis=0)
bigextents[2:] = extents[:,2:].max(axis=0)

#text to mimic the x and y label. The text is positioned in the middle 
labelpad=0.08  #distance between the external axis and the text
xlab_t = fig.text((bigextents[2]+bigextents[0])/2, bigextents[1]-labelpad, 'x label',
    horizontalalignment='center', verticalalignment = 'bottom')
ylab_t = fig.text( bigextents[0]-labelpad, (bigextents[3]+bigextents[1])/2, 'y label',
    rotation='vertical', horizontalalignment = 'left', verticalalignment = 'center')

如果您交互工作或想要封装在函数/类中，您可以在绘制新标签之前使用 [xy]lab_t.set_visible(False) 删除旧标签(有一个text.remove() 方法但尚未实现)。

使用这种方法有一些注意事项:

1. 不适用于plt.tight_layout:这是因为该方法特定于subplots而不是matplotlib.Figure 对象

2. 几个月前，有一个想法/PR 在使用 bbox_inches='tight' 保存图形时包含所有艺术家，但我没有了解此状态。