在保持轴大小的情况下，在imshow上绘制Matplotlib

每当我使用

imshow（）

打印图像时，在其上以成对的底部x轴打印1D数据会更改使用for

imshow（）创建的初始x轴的大小和纵横比。我如何避免这种行为？以下是如何重现该问题：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('macosx')
import matplotlib.pyplot as plt

im = np.random.rand(2856, 4290)
light_curve = im[1000, :]

fig = plt.figure(1, figsize=(10,10))
ax1 = plt.subplot(2,1,1)
ax1.imshow(im, cmap='gray', origin='lower')
ax2 = plt.subplot(2,1,2)
ax2.imshow(im, cmap='gray', origin='lower')
# Setting aspect ratio to equal does not help
ax2.set_aspect('equal')

ax21 = ax2.twinx()
ax21.plot(light_curve, alpha=0.7)
# Setting axis limits does not help
ax1.axis([0, im.shape[1], 0, im.shape[0]])
ax21.set_xlim([0, im.shape[1]])


下面是我的图形后端的外观（
macosx
，如果相关的话）


上面使用的
twinx（）
的目的不就是为了帮助解决这个问题吗？
因此，如何保持初始
imshow（）
x轴固定，并使1D绘图的后续轴简单匹配，而不调整大小或干扰纵横比，也不完全手动构建轴
 这确实有点不幸，相位没有传播到双轴，因为它周围有相同的盒子

我认为克服这一问题的唯一方法是手动计算纵横比，并将其设置为双轴

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

im = np.random.rand(285, 429)
light_curve = im[100, :]

fig = plt.figure(1, figsize=(8,8))
ax1 = plt.subplot(2,1,1)
ax1.imshow(im, cmap='gray', origin='lower')
ax2 = plt.subplot(2,1,2)

ax2.imshow(im, cmap='gray', origin='lower')
ax2.set_aspect("equal", "box-forced")

ax21 = ax2.twinx()

ax21.plot(light_curve, alpha=0.7)
# Setting axis limits does not help
ax21.set_xlim(ax1.get_xlim())

a = np.diff(ax21.get_ylim())[0]/np.diff(ax1.get_xlim())*im.shape[1]/im.shape[0]
ax21.set_aspect(1./a, "box-forced")

plt.show()

谢谢，它工作得很好。我会玩得更多一点，看看如果我玩任意一个轴，情况有多稳定。