cómo hacer subtramas cuadradas en matplotlib con heatmaps?

Question

Estoy tratando de hacer una subtrama simple con un dendrograma en una subtrama y un mapa de calor en otra, manteniendo los ejes cuadrados. Intento lo siguiente:

from scipy.cluster.hierarchy import linkage 
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram 
from scipy.spatial.distance import pdist 

fig = plt.figure(figsize=(7,7)) 
plt.subplot(2, 1, 1) 
cm = matplotlib.cm.Blues 
X = np.random.random([5,5]) 
pmat = pdist(X, "euclidean") 
linkmat = linkage(pmat) 
dendrogram(linkmat) 
plt.subplot(2, 1, 2) 
labels = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"] 
Y = np.random.random([6,6]) 
plt.xticks(arange(0.5, 7.5, 1)) 
plt.gca().set_xticklabels(labels) 
plt.pcolor(Y) 
plt.colorbar() 

esto produce lo siguiente:

pero los problemas son que los ejes no son cuadrados, y la barra de colores se considera parte de la segunda trama secundaria. Me gustaría colgar fuera de la trama y hacer que la caja de dendrograma y la de calor estén alineadas y cuadradas (es decir, del mismo tamaño).

Intenté usar aspect='equal' para obtener ejes cuadrados cuando llamando subplot como la documentación sugiere, pero esto arruinó la trama, dando a este ...

si trato de usar plt.axis('equal') después de cada subtrama en lugar de aspect='equal', cuadra extrañamente el mapa de calor, pero no su cuadro delimitador (ver a continuación), mientras destruye el dendograma por completo y también arruina la alineación de las etiquetas xtick .... - dando lugar a este lío:

¿Cómo puede ser fijo? para resumir, intento trazar algo muy simple: un dendrograma cuadrado en la subparcela superior y un mapa de calor cuadrado en la subparcela inferior, con la barra de color a la derecha. nada sofisticado.

finalmente, pregunta más general: ¿hay una regla general/principio a seguir para forzar matplotlib a siempre hacer ejes cuadrados? No puedo pensar en un solo caso en el que no quiera ejes cuadrados, pero generalmente no es el comportamiento predeterminado. Me gustaría obligar a todas las tramas a ser cuadradas si es posible.

Answer 1

@ respuesta de Hyry es muy buena y merece todo el crédito. Pero para acabar con la respuesta sobre el revestimiento de las parcelas cuadradas muy bien, se podía engañar a matplotlib en el pensamiento de que ambas parcelas tienen colorbars, sólo de hacer el primer invisible:

from scipy.cluster.hierarchy import linkage 
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram 
from scipy.spatial.distance import pdist 
import matplotlib 
from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 
from numpy import arange 

fig = plt.figure(figsize=(5,7)) 
ax1 = plt.subplot(2, 1, 1) 
cm = matplotlib.cm.Blues 
X = np.random.random([5,5]) 
pmat = pdist(X, "euclidean") 
linkmat = linkage(pmat) 
dendrogram(linkmat) 
x0,x1 = ax1.get_xlim() 
y0,y1 = ax1.get_ylim() 
ax1.set_aspect((x1-x0)/(y1-y0)) 

plt.subplot(2, 1, 2, aspect=1) 
labels = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"] 
Y = np.random.random([6,6]) 
plt.xticks(arange(0.5, 7.5, 1)) 
plt.gca().set_xticklabels(labels) 
plt.pcolor(Y) 
plt.colorbar() 

# add a colorbar to the first plot and immediately make it invisible 
cb = plt.colorbar(ax=ax1) 
cb.ax.set_visible(False) 

plt.show() 

Answer 2

aspect = "equal" significa que la misma longitud en el espacio de datos será la misma longitud en espacio de pantalla, pero en su hacha superior, los rangos de datos de xaxis y yaxis no son iguales, por lo que no será un cuadrado .Para solucionar este problema, puede configurar el aspecto de la relación del eje x rango y eje Y rango:

from scipy.cluster.hierarchy import linkage 
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram 
from scipy.spatial.distance import pdist 
import matplotlib 
from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 
from numpy import arange 

fig = plt.figure(figsize=(5,7)) 
ax1 = plt.subplot(2, 1, 1) 
cm = matplotlib.cm.Blues 
X = np.random.random([5,5]) 
pmat = pdist(X, "euclidean") 
linkmat = linkage(pmat) 
dendrogram(linkmat) 
x0,x1 = ax1.get_xlim() 
y0,y1 = ax1.get_ylim() 
ax1.set_aspect((x1-x0)/(y1-y0)) 
plt.subplot(2, 1, 2, aspect=1) 
labels = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"] 
Y = np.random.random([6,6]) 
plt.xticks(arange(0.5, 7.5, 1)) 
plt.gca().set_xticklabels(labels) 
plt.pcolor(Y) 
plt.colorbar() 

Aquí está la salida:

a la ubicación de la barra de colores que necesitamos escribir una ColorBarLocator Clase, la almohadilla y el argumento anchura están en la unidad pixel,

• almohadilla: ajustar el espacio entre los ejes y es col Obar
• ancho: el ancho de la barra de colores

reemplazar plt.colorbar() con el siguiente código:

class ColorBarLocator(object): 
    def __init__(self, pax, pad=5, width=10): 
     self.pax = pax 
     self.pad = pad 
     self.width = width 

    def __call__(self, ax, renderer): 
     x, y, w, h = self.pax.get_position().bounds 
     fig = self.pax.get_figure() 
     inv_trans = fig.transFigure.inverted() 
     pad, _ = inv_trans.transform([self.pad, 0]) 
     width, _ = inv_trans.transform([self.width, 0]) 
     return [x+w+pad, y, width, h] 

cax = fig.add_axes([0,0,0,0], axes_locator=ColorBarLocator(ax2)) 
plt.colorbar(cax = cax) 

Answer 3

Para añadir a la otra respuestas, usted necesita tomar el valor absoluto de argumentos para .set_aspect:

x0,x1 = ax1.get_xlim() 
y0,y1 = ax1.get_ylim() 
ax1.set_aspect(abs(x1-x0)/abs(y1-y0))