Matplotlib субплоты разного размера

Мне нужно добавить два подплана к фигуре. Один подплан должен быть примерно в три раза шире второго (одинаковой высоты). Я сделал это с помощью GridSpec и аргумента colspan, но я хотел бы сделать это с помощью figure, чтобы можно было сохранить в PDF. Я могу настроить первый рисунок с помощью аргумента figsize в конструкторе, но как мне изменить размер второго графика?

Комментарии к вопросу (1)
Решение

Другой способ заключается в использовании функции сюжетных линий и передают соотношение ширины с gridspec_kw:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
f, (a0, a1) = plt.subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [3, 1]})
a0.plot(x, y)
a1.plot(y, x)

f.tight_layout()
f.savefig('grid_figure.pdf')
Комментарии (8)

Вы можете использовать gridspec и figure:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import gridspec

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) 
gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[3, 1]) 
ax0 = plt.subplot(gs[0])
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot(gs[1])
ax1.plot(y, x)

plt.tight_layout()
plt.savefig('grid_figure.pdf')

Комментарии (0)

Вероятно, самый простой способ - использовать subplot2grid, описанный в Customizing Location of Subplot Using GridSpec.

ax = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0))

равно

import matplotlib.gridspec as gridspec
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
ax = plt.subplot(gs[0, 0])

поэтому пример bmu' становится:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate some data
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# plot it
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax0 = plt.subplot2grid((1, 3), (0, 0), colspan=2)
ax0.plot(x, y)
ax1 = plt.subplot2grid((1, 3), (0, 2))
ax1.plot(y, x)

plt.tight_layout()
plt.savefig('grid_figure.pdf')
Комментарии (0)

Я использовал объект pyplot'axes для ручной настройки размеров без использования GridSpec:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.2)
y = np.sin(x)

# definitions for the axes
left, width = 0.07, 0.65
bottom, height = 0.1, .8
bottom_h = left_h = left+width+0.02

rect_cones = [left, bottom, width, height]
rect_box = [left_h, bottom, 0.17, height]

fig = plt.figure()

cones = plt.axes(rect_cones)
box = plt.axes(rect_box)

cones.plot(x, y)

box.plot(y, x)

plt.show()
Комментарии (2)