Python 更改matplotlib中现有子批次的子批次尺寸

给定某个维度的子批次的现有图形（例如，1行x 9列），如何将其更改为新维度（3行x 3列的子批次）

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当使用不向用户公开此控件的打印库（例如）时，会出现此用例。据我所知，最初创建具有适当子地块尺寸的图形是不可能的。

我不确定是否有更好的方法来解决从nilearn.plotting中创建子地块的具体问题

一般来说，让我们考虑一个黑箱函数，它返回一个带有一些子图的图形。不过，您需要知道它创建的子地块的数量。 然后，可以创建一个新栅格，并将图形中轴的位置设置为该新栅格的位置

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

# blackbox function that returns a figure with 9 subplots in a row
def blackbox():
    fig, axes = plt.subplots(ncols=9)
    for ax in axes:
        a = np.random.rand(10,10)
        ax.pcolormesh(a, vmin=0, vmax=1)
    return fig


fig = blackbox()

gs = matplotlib.gridspec.GridSpec(3,3)
for i, ax in enumerate(fig.axes):
    ax.set_position(gs[i].get_position(fig))

plt.show()

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nilearn.plotting.plot\u prob\u atlas

有一个参数

axes

。这是否不允许以所需的方式自定义输出？如果真的没有，一个显示不希望出现的行为的代码样本肯定会有用。理想情况下，我会感兴趣的是，如上所述，在事后重新塑造子地块，而不是挖掘plot_prob_atlas的内部，这不会推广到另一个问题。但是这里有一些关于我的特殊问题的细节：nilearn.plotting确实接受一个轴，所以我尝试将一个子图初始化为适当的大小，并通过传递适当的ax逐个打印每个切片。这种方法挂起，但即使它确实起作用，由于多次调用，切片之间也没有颜色对应（区域1在一个切片中可能是蓝色的，在另一个切片中可能是红色的）。谢谢你的帮助！