合わせサブプロット

Question

私は、正方形である必要はありimshowのx軸とクラシックのプロットを共有しようとしています：

1. 関数imshowは、カラーバーと
2. 平方なければならないの
3. プロットの蛇腹は同じ軸を共有しなければなりません（少なくとも、imshowと一直線に並ぶように見えます）。

私は2日を過ごしましたが、今は狂っています。誰かがそれらを整列する方法を知っていましたか？

画像を生成するために使用されるコードはベローズです。私は最も簡単な方法は、直接画像下の2番目の軸を持っていることを想像

def myplot(Nbin=20): 

X = np.random.rand(1000) 
Y = np.random.rand(1000) 
h2, yh2, xh2 = np.histogram2d(Y, X, bins=[Nbin,Nbin]) 
h1, xh1 = np.histogram(X, bins=Nbin) 
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fig = plt.figure() 
gs = gridspec.GridSpec(3, 2) 
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ax1 = plt.subplot(gs[:-1,:]) 
im = plt.imshow(h2, interpolation='nearest', origin='lower', 
       extent=[xh2[0],xh2[-1],yh2[0],yh2[-1]]) 
cb = plt.colorbar(im, ax=ax1) 
plt.xlim(xh1[0], xh1[-1]) 
plt.ylim(xh1[0], xh1[-1]) 
ax1.tick_params(axis='x', which='both', bottom='on', top='on', labelbottom='off') 
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ax2 = plt.subplot(gs[-1,:]) 
plt.plot(xh1[:-1] + np.diff(xh1)/2., h1) 
plt.xlim(xh1[0], xh1[-1]) 
cm = plt.cm.Blues 
cb2 = plt.colorbar(ax=ax2) 
ax2.tick_params(axis='x', which='both', bottom='on', top='on', labelbottom='on') 
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fig.tight_layout() 
fig.subplots_adjust(hspace=0.05) 
cb2.ax.set_visible(False) 

Answer 1

はmpl_toolkits.axes_grid1.make_axes_locatableを使用することです。これにより、新たに作成されたサブプロットを犠牲にして画像を縮小することができ、同様にカラーバーの位置を決めることができます。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable 

Nbin=20 

X = np.random.rand(1000) 
Y = np.random.rand(1000) 
h2, yh2, xh2 = np.histogram2d(Y, X, bins=[Nbin,Nbin]) 
h1, xh1 = np.histogram(X, bins=Nbin) 

fig = plt.figure() 


ax1 = plt.subplot(111) 
im = ax1.imshow(h2, interpolation='nearest', origin='lower', 
       extent=[xh2[0],xh2[-1],yh2[0],yh2[-1]]) 

plt.xlim(xh1[0], xh1[-1]) 
plt.ylim(xh1[0], xh1[-1]) 
ax1.tick_params(axis='x', which='both', bottom='on', top='on', labelbottom='off') 


divider = make_axes_locatable(ax1) 
ax2 = divider.append_axes("bottom", size="50%", pad=0.08) 
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.08) 
cb = plt.colorbar(im, ax=ax1, cax=cax) 

#ax2 = plt.subplot(gs[-1,:]) # , sharex=ax1 
ax2.plot(xh1[:-1] + np.diff(xh1)/2., h1) 
ax2.set_xlim(xh1[0], xh1[-1]) 
cm = plt.cm.Blues 

ax2.tick_params(axis='x', which='both', bottom='on', top='on', labelbottom='on') 

plt.show()