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）

Posted 2023-04-05 ShuiFYC

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了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）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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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
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' : 10

borderpad: 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=0

bbox_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')