子图：tight_layout更改图大小

使用tight_layout（h_pad = -1）更改两个子图之间的垂直距离可更改总图形大小。我如何使用tight_layout定义图形大小？子图：tight_layout更改图大小

下面是代码：

#define figure 
pl.figure(figsize=(10, 6.25)) 

ax1=subplot(211) 
img=pl.imshow(np.random.random((10,50)), interpolation='none') 
ax1.set_xticklabels(()) #hides the tickslabels of the first plot 

subplot(212) 
x=linspace(0,50) 
pl.plot(x,x,'k-') 
xlim(ax1.get_xlim()) #same x-axis for both plots

这里是结果：

如果我写

pl.tight_layout(h_pad=-2)

在最后一行

，然后我得到这样的：

enter image description here

正如你所看到的，这个数字是大...

来源

2014-03-03 FrankTheTank

可以使用GridSpec对象来精确控制宽度和高度的比例，作为回答on this thread和documented here。

与您的代码做实验，我可能会产生像你想要什么，用height_ratio的空间分配两次上的插曲，并增加了h_pad参数来调用tight_layout。这听起来并不完全正确，但也许你可以在此进一步调整......

import numpy as np 
from matplotlib.pyplot import * 
import matplotlib.pyplot as pl 
import matplotlib.gridspec as gridspec 

#define figure 
fig = pl.figure(figsize=(10, 6.25)) 

gs = gridspec.GridSpec(2, 1, height_ratios=[2,1]) 

ax1=subplot(gs[0]) 
img=pl.imshow(np.random.random((10,50)), interpolation='none') 
ax1.set_xticklabels(()) #hides the tickslabels of the first plot 

ax2=subplot(gs[1]) 
x=np.linspace(0,50) 
ax2.plot(x,x,'k-') 
xlim(ax1.get_xlim()) #same x-axis for both plots 
fig.tight_layout(h_pad=-5) 
show()

还有其他的问题，比如纠正进口，增加numpy的，并密谋ax2，而不是直接与pl。我看到的输出是这样的：

Corrected figure

来源

2014-03-03 11:28:27 logc

我想这就是答案，但unfortunatley fig.tight_layout仍然改变数字大小。您可以通过打开和关闭fig.tight_laout来测试它：fig = pl.figure（figsize =（10，6.25）） pl.imshow（np.random.random（（10,50）），interpolation ='none' ）＃fig.tight_layout（h_pad = 0） – FrankTheTank

子图：tight_layout更改图大小

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