matplotlib 的使用技巧（局部放大图、坐标轴设置、边框设置、横纵比设置）
文章目录
- 前言
- 使用步骤 提示：功能可相互独立，不必按此目录顺序执行
- 1.引入库
- 1.1 绘制初始图像
- 2.局部放大图（调整坐标轴显示范围、翻转坐标轴、隐藏坐标轴、边框改变颜色、隐藏边框）
- 2.1 绘制嵌入绘制局部放大图的坐标系
- 2.2 在子坐标系中绘制原始数据
- 2.3 调整子坐标系的显示范围 ( 调整坐标轴显示范围)
- 2.4 建立父坐标系与子坐标系的连接线
- 2.5 父坐标系翻转y坐标轴，为了与子图显示方向一致 （翻转坐标轴）
- 2.6 调整子坐标系边框 （边框颜色、边框隐藏）
- 2.7 子坐标系隐藏坐标轴（隐藏坐标轴）
- 2.8 局部放大图效果展示
- 3 设置绘图横纵比
- 4 画图占满整个画图，无白边
- 参考资料
前言
提示：Matplotlib 使用技巧
局部放大图
设置绘图横纵比
边框改变颜色、隐藏边框
翻转坐标轴、隐藏坐标轴、调整坐标轴显示范围
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
使用步骤 提示：功能可相互独立，不必按此目录顺序执行
1.引入库
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
1.1 绘制初始图像
image = sitk.ReadImage('xxx.nii') # <class 'SimpleITK.SimpleITK.Image'> 支持dcm\nrrd\nii
image_array = sitk.GetArrayFromImage(image) # z,y,x shape z*512*512
fig, axes = plt.subplots()
axes.imshow(image_array[8,...], cmap='gray')
2.局部放大图（调整坐标轴显示范围、翻转坐标轴、隐藏坐标轴、边框改变颜色、隐藏边框）
2.1 绘制嵌入绘制局部放大图的坐标系
axins = inset_axes(axes, width="50%", height="50%",loc='upper right',borderpad=0,bbox_to_anchor=(0, 0, 1, 1),bbox_transform=axes.transAxes)
inset_axes 参数说明
注意：bbox外的width height是对于bbox里的
axes：父坐标系
axins：子坐标系width, height：子坐标系的宽度和高度（百分比形式或者浮点数个数）浮点数：单位英寸百分比：相对于axes的bbox的比例loc：子坐标系的位置'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'center left' : 6,'center right' : 7,'lower center' : 8,'upper center' : 9,'center' : 10borderpad: 在插图坐标空间与bbox_to_anchor之间填充
默认值是0.5 单位是axes的字体尺寸，默认字体尺寸是10points，所以borderpad=0.5等于填充5points
想要x0 y0 与原点对齐，则设置 borderpad=0bbox_to_anchor：边界框，四元数组（x0, y0, width, height）
bbox_transform：从父坐标系到子坐标系的几何映射固定坐标系的宽度和高度以及边界框，分别设置loc为左上、左下、右上（默认）、右下和中间，效果图如下：
上图为转载并进行修改：【Matplotlib】 局部放大图
2.2 在子坐标系中绘制原始数据
和父坐标系的画图一致
axins.imshow(image_array[z,:,:])
2.3 调整子坐标系的显示范围 ( 调整坐标轴显示范围)
# 调整子坐标系的显示范围
axins.set_xlim(200, 250)
axins.set_ylim(100, 150)
2.4 建立父坐标系与子坐标系的连接线
# 建立父坐标系与子坐标系的连接线
# loc1 loc2: 坐标系的四个角 1 (右上) 2 (左上) 3(左下) 4(右下)
# facecolor或fc - mpl color spec，默认为None，无颜色为'none'。内部颜色
# edgecolor或ec - mpl颜色规范，默认为None，无颜色为'none'。 外部颜色（可理解为边线）
# lw 线宽
mark_inset(axes, axins, loc1=2, loc2=4, fc="none", ec='r', lw=1)
2.5 父坐标系翻转y坐标轴，为了与子图显示方向一致 （翻转坐标轴）
#翻转y坐标轴
axes.invert_yaxis()
2.6 调整子坐标系边框 （边框颜色、边框隐藏）
# 4个边框 top、left、right、bottom
#设置所有边框颜色为红色
axins.spines[:].set_color('r')
#隐藏右上边框
axins.spines['right'].set_visible(False)
axins.spines['top'].set_visible(False)
2.7 子坐标系隐藏坐标轴（隐藏坐标轴）
注意：axins.set_axis_off()会影响轴线，刻度线，刻度标签，网格和轴标签
#去刻度线和标签
axins.set_xticks([])
axins.set_yticks([])
2.8 局部放大图效果展示
3 设置绘图横纵比
使用 matplotlib.axes.Axes.set_aspect() 函数设置长宽比
如果在函数中使用等于作为长宽比，则得到的图在 X 轴和 Y 轴上从数据点到绘图单位的缩放比例相同
使用以下命令手动设置纵横比:
axes.get_data_ratio() 获取原始绘图数据的比率，倒数的值传递给 set_aspect()。
axes.set_aspect(1.0/(axes.get_data_ratio()), adjustable='box')
改变横纵比相等 效果展示
4 画图占满整个画图，无白边
w=image_array[z,...].shape[0]
h=image_array[z,...].shape[1]
dpi=100
fig,axes=plt.subplots(figsize=(w/dpi,h/dpi),dpi=dpi)
axes=fig.add_axes([0,0,1,1])
axes.set_axis_off()axes.imshow()
plt.savefig('./test.png', bbox_inches='tight')
参考资料
【Matplotlib】 局部放大图
如何在 Matplotlib 中绘制等轴的正方形图
Matplotlib绘图（一）-边框线及坐标轴的设置
Matplotlib示例.256 如何绘制画中画效果
matplotlib隐藏刻度线、标签和边线
看回答：python matplotlib savefig的图片如何充满整个画布
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