Matplotlib 4 개의 2D 히스토그램에 대해 1 개의 컬러 바를 그리는 방법

난 내가 따라 시도했다고 말하고 싶은 시작하기 전에 이 와 이 내가 뭘처럼 그들은 2 차원 막대 그래프는 달리 imshow 히트 맵으로 그 일을하고 있습니다 그러나 같은 문제에 게시물을.

다음은 내 코드입니다 (실제 데이터는 무작위로 생성 된 데이터로 대체되었지만 요점은 동일합니다).

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def subplots_hist_2d(x_data, y_data, x_labels, y_labels, titles):
    fig, a = plt.subplots(2, 2)

    a = a.ravel()
    for idx, ax in enumerate(a):
        image = ax.hist2d(x_data[idx], y_data[idx], bins=50, range=[[-2, 2],[-2, 2]])
        ax.set_title(titles[idx], fontsize=12)
        ax.set_xlabel(x_labels[idx])
        ax.set_ylabel(y_labels[idx])
        ax.set_aspect("equal")
    cb = fig.colorbar(image[idx])
    cb.set_label("Intensity", rotation=270)

    # pad = how big overall pic is
    # w_pad = how separate they're left to right
    # h_pad = how separate they're top to bottom
    plt.tight_layout(pad=-1, w_pad=-10, h_pad=0.5)

x1, y1 = np.random.uniform(-2, 2, 10000), np.random.uniform(-2, 2, 10000)
x2, y2 = np.random.uniform(-2, 2, 10000), np.random.uniform(-2, 2, 10000)
x3, y3 = np.random.uniform(-2, 2, 10000), np.random.uniform(-2, 2, 10000)
x4, y4 = np.random.uniform(-2, 2, 10000), np.random.uniform(-2, 2, 10000)
x_data = [x1, x2, x3, x4]
y_data = [y1, y2, y3, y4]
x_labels = ["x1", "x2", "x3", "x4"]
y_labels = ["y1", "y2", "y3", "y4"]
titles = ["1", "2", "3", "4"]
subplots_hist_2d(x_data, y_data, x_labels, y_labels, titles)

그리고 이것이 생성하는 것입니다.

그래서 이제 내 문제는 컬러 바를 4 개의 히스토그램 모두에 적용 할 수 없다는 것입니다. 또한 어떤 이유로 오른쪽 하단 히스토그램이 다른 히스토그램에 비해 이상하게 작동하는 것 같습니다. 내가 게시 한 링크에서 그들의 방법은 사용하지 않는 것 같고 a = a.ravel()여기에서만 사용하고 있습니다. 왜냐하면 4 개의 히스토그램을 서브 플롯으로 그릴 수있는 유일한 방법이기 때문입니다. 도움?

편집 : Thomas Kuhn 당신의 새로운 방법은 레이블을 내려 놓고 plt.tight_layout()겹침을 분류하는 데 사용하려고 할 때까지 실제로 모든 문제를 해결했습니다 . 특정 매개 변수 plt.tight_layout(pad=i, w_pad=0, h_pad=0)를 입력하면 컬러 바가 오작동하기 시작하는 것 같습니다 . 이제 내 문제를 설명하겠습니다.

내가 원하는 것에 맞도록 새 방법을 약간 변경했습니다.

def test_hist_2d(x_data, y_data, x_labels, y_labels, titles):
    nrows, ncols = 2, 2
    fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols, sharex=True, sharey=True)
    ##produce the actual data and compute the histograms
    mappables=[]
    for (i, j), ax in np.ndenumerate(axes):
        H, xedges, yedges = np.histogram2d(x_data[i][j], y_data[i][j], bins=50, range=[[-2, 2],[-2, 2]])
        ax.set_title(titles[i][j], fontsize=12)
        ax.set_xlabel(x_labels[i][j])
        ax.set_ylabel(y_labels[i][j])
        ax.set_aspect("equal")
        mappables.append(H)

    ##the min and max values of all histograms
    vmin = np.min(mappables)
    vmax = np.max(mappables)

    ##second loop for visualisation
    for ax, H in zip(axes.ravel(), mappables):
        im = ax.imshow(H,vmin=vmin, vmax=vmax, extent=[-2,2,-2,2])
    
    ##colorbar using solution from linked question
    fig.colorbar(im,ax=axes.ravel())
    plt.show()
#    plt.tight_layout
#    plt.tight_layout(pad=i, w_pad=0, h_pad=0)

이제 데이터를 생성하려고하면 다음과 같습니다.

phi, cos_theta = get_angles(runs)

detector_x1, detector_y1, smeared_x1, smeared_y1 = detection_vectorised(1.5, cos_theta, phi)
detector_x2, detector_y2, smeared_x2, smeared_y2 = detection_vectorised(1, cos_theta, phi)
detector_x3, detector_y3, smeared_x3, smeared_y3 = detection_vectorised(0.5, cos_theta, phi)
detector_x4, detector_y4, smeared_x4, smeared_y4 = detection_vectorised(0, cos_theta, phi)

다음 detector_x, detector_y, smeared_x, smeared_y은 데이터 포인트의 모든 목록입니다. 이제 다음과 같이 2x2내 플로팅 기능으로 적절하게 압축을 풀 수 있도록 목록에 넣습니다 .

data_x = [[detector_x1, detector_x2], [detector_x3, detector_x4]]
data_y = [[detector_y1, detector_y2], [detector_y3, detector_y4]]
x_labels = [["x positions(m)", "x positions(m)"], ["x positions(m)", "x positions(m)"]]
y_labels = [["y positions(m)", "y positions(m)"], ["y positions(m)", "y positions(m)"]]
titles = [["0.5m from detector", "1.0m from detector"], ["1.5m from detector", "2.0m from detector"]]

이제 내 코드를

test_hist_2d(data_x, data_y, x_labels, y_labels, titles)

방금 plt.show()켜면 다음이 제공됩니다.

데이터와 시각적 측면에서 볼 때 대단합니다. 정확히 제가 원하는 것입니다. 즉, 컬러 맵이 4 개의 히스토그램 모두에 해당합니다. 하지만 라벨이 제목과 겹치기 때문에 똑같은 걸 실행하겠다고 생각했지만 이번에는 plt.tight_layout(pad=a, w_pad=b, h_pad=c)라벨 겹침 문제를 조정할 수 있기를 바랬습니다. 그러나이 시간은 내가 번호를 변경하는 방법을 중요하지 않습니다 a, b와 c나는 항상이 같은 그래프의 두 번째 컬럼에 누워 내 년 Colorbar를 얻을 :

Now changing a only makes the overall subplots bigger or smaller, and the best I could do was to adjust it with plt.tight_layout(pad=-10, w_pad=-15, h_pad=0), which looks like this

So it seems that whatever your new method is doing, it made the whole plot lost its adjustability. Your solution, as wonderful as it is at solving one problem, in return, created another. So what would be the best thing to do here?

Edit 2:

Using fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols, sharex=True, sharey=True, constrained_layout=True) along with plt.show() gives

As you can see there's still a vertical gap between the columns of subplots for which not even using plt.subplots_adjust() can get rid of.