Python Matplotlib子批次：imshow+；情节

我想创建一个类似下图的绘图。图中有两个独特的绘图。

img1

是使用

plt.imshow（）

生成的，而

img2

是使用

plt.plot（）

生成的。下面提供了我用来生成每个图的代码

plt.clf()
plt.imshow(my_matrix)
plt.savefig("mymatrix.png")

plt.clf()
plt.plot(x,y,'o-')
plt.savefig("myplot.png")

img1

中使用的矩阵是

64x64

。img2的x轴的范围相同（

x=range（64）

）。理想情况下，两个

img2

的x轴与

img1

的轴对齐

需要注意的是，最终图像让人想起seaborn的

jointplot（）

，但下图中的边缘子图（

img2

）没有显示分布图

---

您可以使用

mpl\u工具箱的
使轴可定位功能。轴网格1
沿中央
imshow
绘图的两个方向创建共享轴

以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as np; np.random.seed(0)

Z = np.random.poisson(lam=6, size=(64,64))
x = np.mean(Z, axis=0)
y = np.mean(Z, axis=1)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(Z)

# create new axes on the right and on the top of the current axes.
divider = make_axes_locatable(ax)
axtop = divider.append_axes("top", size=1.2, pad=0.3, sharex=ax)
axright = divider.append_axes("right", size=1.2, pad=0.4, sharey=ax)
#plot to the new axes
axtop.plot(np.arange(len(x)), x, marker="o", ms=1, mfc="k", mec="k")
axright.plot(y, np.arange(len(y)), marker="o", ms=1, mfc="k", mec="k")
#adjust margins
axright.margins(y=0)
axtop.margins(x=0)
plt.tight_layout()
plt.show()

您可以使用
mpl\u工具箱的
使轴可定位功能。轴网格1
沿中央
imshow
绘图的两个方向创建共享轴

以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as np; np.random.seed(0)

Z = np.random.poisson(lam=6, size=(64,64))
x = np.mean(Z, axis=0)
y = np.mean(Z, axis=1)

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(Z)

# create new axes on the right and on the top of the current axes.
divider = make_axes_locatable(ax)
axtop = divider.append_axes("top", size=1.2, pad=0.3, sharex=ax)
axright = divider.append_axes("right", size=1.2, pad=0.4, sharey=ax)
#plot to the new axes
axtop.plot(np.arange(len(x)), x, marker="o", ms=1, mfc="k", mec="k")
axright.plot(y, np.arange(len(y)), marker="o", ms=1, mfc="k", mec="k")
#adjust margins
axright.margins(y=0)
axtop.margins(x=0)
plt.tight_layout()
plt.show()

太棒了！这就是我需要的！谢谢令人惊叹的！这就是我需要的！谢谢