ImageGrid Matplotlib | Руководство по визуализации данных

Введение

В этом руководстве показано, как использовать ImageGrid из Matplotlib для создания сетки изображений с общими осями x и y. Руководство включает два демо:

Демонстрация 1 показывает, как добавить цветовую шкалу к каждой оси.
Демонстрация 2 показывает, как добавить общую цветовую шкалу.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки

Для создания сетки изображений мы будем использовать ImageGrid из Matplotlib. Также будем использовать numpy для генерации примера данных и cbook для доступа к примерному набощу данных.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cbook
from mpl_toolkits.axes_grid1 import ImageGrid

Определите функцию для добавления внутренних заголовков к осям

Функция add_inner_title будет использоваться для добавления заголовков к изображениям.

def add_inner_title(ax, title, loc, **kwargs):
    from matplotlib.offsetbox import AnchoredText
    from matplotlib.patheffects import withStroke
    prop = dict(path_effects=[withStroke(foreground='w', linewidth=3)],
                size=plt.rcParams['legend.fontsize'])
    at = AnchoredText(title, loc=loc, prop=prop,
                      pad=0., borderpad=0.5,
                      frameon=False, **kwargs)
    ax.add_artist(at)
    return at

Подготовьте примерные данные

Мы будем использовать функцию get_sample_data из cbook для получения примерных данных. Затем мы подготовим изображения для отображения в сетке.

Z = cbook.get_sample_data("axes_grid/bivariate_normal.npy")
extent = (-3, 4, -4, 3)
ZS = [Z[i::3, :] for i in range(3)]
extent = extent[0], extent[1]/3., extent[2], extent[3]

Демонстрация 1 - Цветовая шкала для каждой оси

Мы создадим сетку из 3 изображений с цветовой шкалой для каждой оси с использованием следующего кода:

grid = ImageGrid(
    fig, 211, nrows_ncols=(1, 3), axes_pad=0.05, label_mode="1", share_all=True,
    cbar_location="top", cbar_mode="each", cbar_size="7%", cbar_pad="1%")
grid[0].set(xticks=[-2, 0], yticks=[-2, 0, 2])

for i, (ax, z) in enumerate(zip(grid, ZS)):
    im = ax.imshow(z, origin="lower", extent=extent)
    cb = ax.cax.colorbar(im)
    ## Changing the colorbar ticks
    if i in [1, 2]:
        cb.set_ticks([-1, 0, 1])

for ax, im_title in zip(grid, ["Image 1", "Image 2", "Image 3"]):
    add_inner_title(ax, im_title, loc='lower left')

Мы создаем сетку из 3 изображений с использованием ImageGrid.
Мы устанавливаем cbar_mode в "each", чтобы добавить цветовую шкалу для каждой оси.
Мы устанавливаем параметр share_all в True, чтобы совместить оси x и y для всех изображений.
Мы устанавливаем параметр cbar_location в "top", чтобы расположить цветовые шкалы вверху.
Мы задаем xticks и yticks для первого изображения.
Мы перебираем каждое изображение и добавляем его на ось с использованием imshow.
Мы добавляем цветовую шкалу для каждой оси с использованием ax.cax.colorbar.
Мы задаем деления цветовой шкалы для второго и третьего изображений.
Мы добавляем заголовок к каждому изображению с использованием add_inner_title.

Демонстрация 2 - Общая цветовая шкала

Мы создадим сетку из 3 изображений с общей цветовой шкалой с использованием следующего кода:

grid2 = ImageGrid(
    fig, 212, nrows_ncols=(1, 3), axes_pad=0.05, label_mode="1", share_all=True,
    cbar_location="right", cbar_mode="single", cbar_size="10%", cbar_pad=0.05)
grid2[0].set(xlabel="X", ylabel="Y", xticks=[-2, 0], yticks=[-2, 0, 2])

clim = (np.min(ZS), np.max(ZS))
for ax, z in zip(grid2, ZS):
    im = ax.imshow(z, clim=clim, origin="lower", extent=extent)

## With cbar_mode="single", cax attribute of all axes are identical.
ax.cax.colorbar(im)

for ax, im_title in zip(grid2, ["(a)", "(b)", "(c)"]):
    add_inner_title(ax, im_title, loc='upper left')

Мы создаем сетку из 3 изображений с использованием ImageGrid.
Мы устанавливаем cbar_mode в "single", чтобы добавить общую цветовую шкалу.
Мы устанавливаем параметр share_all в True, чтобы совместить оси x и y для всех изображений.
Мы устанавливаем параметр cbar_location в "right", чтобы расположить цветовую шкалу справа.
Мы задаем xticks и yticks для первого изображения.
Мы перебираем каждое изображение и добавляем его на ось с использованием imshow.
Мы устанавливаем параметр clim, чтобы убедиться, что все изображения используют одинаковую цветовую шкалу.
Мы добавляем общую цветовую шкалу на ось с использованием ax.cax.colorbar.
Мы добавляем заголовок к каждому изображению с использованием add_inner_title.

Отобразите график

Мы будем использовать plt.show(), чтобы отобразить график.

plt.show()

Резюме

В этом руководстве показано, как использовать ImageGrid Matplotlib для создания сетки изображений с общими осями x и y. Мы рассмотрели две демонстрации: Демонстрация 1 показала, как добавить цветовую шкалу для каждой оси, а Демонстрация 2 показала, как добавить общую цветовую шкалу.

Демонстрации ImageGrid Matplotlib для общих осей