带直方图的散点图#

在散点图的 X 轴和 Y 轴边缘添加直方图。

此布局包括一个中央散点图，用于展示 x 和 y 之间的关系；顶部有一个直方图，显示 x 的分布；右侧有一个直方图，显示 y 的分布。

为了使主坐标轴与边缘坐标轴良好对齐，下面展示了两种方法：

虽然 Axes.inset_axes 可能稍微复杂一些，但它允许正确处理具有固定纵横比的主坐标轴。

我们首先定义一个函数，该函数将 x 和 y 数据以及三个坐标轴（用于散点图的主坐标轴和两个边缘坐标轴）作为输入。然后它将在提供的坐标轴内创建散点图和直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

# some random data
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)


def scatter_hist(x, y, ax, ax_histx, ax_histy):
    # no labels
    ax_histx.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
    ax_histy.tick_params(axis="y", labelleft=False)

    # the scatter plot:
    ax.scatter(x, y)

    # now determine nice limits by hand:
    binwidth = 0.25
    xymax = max(np.max(np.abs(x)), np.max(np.abs(y)))
    lim = (int(xymax/binwidth) + 1) * binwidth

    bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
    ax_histx.hist(x, bins=bins)
    ax_histy.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')

使用 subplot_mosaic 定义坐标轴位置 #

我们使用 subplot_mosaic 函数来定义三个坐标轴的位置和名称；空坐标轴由 '.' 指定。我们手动指定图的大小，并通过指定 width_ratios 和 height_ratios 参数使不同的坐标轴具有不同的大小。将 layout 参数设置为 'constrained' 以优化坐标轴之间的间距。

fig, axs = plt.subplot_mosaic([['histx', '.'],
                               ['scatter', 'histy']],
                              figsize=(6, 6),
                              width_ratios=(4, 1), height_ratios=(1, 4),
                              layout='constrained')
scatter_hist(x, y, axs['scatter'], axs['histx'], axs['histy'])

使用 inset_axes 定义坐标轴位置 #

inset_axes 可用于将边缘坐标轴定位在主坐标轴的外部。这样做的好处是主坐标轴的纵横比可以固定，并且边缘坐标轴将始终相对于坐标轴的位置绘制。

# Create a Figure, which doesn't have to be square.
fig = plt.figure(layout='constrained')
# Create the main Axes.
ax = fig.add_subplot()
# The main Axes' aspect can be fixed.
ax.set_aspect('equal')
# Create marginal Axes, which have 25% of the size of the main Axes.  Note that
# the inset Axes are positioned *outside* (on the right and the top) of the
# main Axes, by specifying axes coordinates greater than 1.  Axes coordinates
# less than 0 would likewise specify positions on the left and the bottom of
# the main Axes.
ax_histx = ax.inset_axes([0, 1.05, 1, 0.25], sharex=ax)
ax_histy = ax.inset_axes([1.05, 0, 0.25, 1], sharey=ax)
# Draw the scatter plot and marginals.
scatter_hist(x, y, ax, ax_histx, ax_histy)

plt.show()

虽然我们推荐使用上面描述的两种方法之一，但还有许多其他方法可以实现类似的布局：

可以使用 add_axes 在相对坐标中手动定位坐标轴。
可以使用 gridspec 创建布局 (add_gridspec)，并仅添加三个所需的坐标轴 (add_subplot)。
可以使用 subplots 创建四个子图，并手动删除右上角未使用的坐标轴。
可以使用 axes_grid1 工具包，如使用可定位坐标轴将直方图与散点图对齐中所示。

参考

本示例展示了以下函数、方法、类和模块的使用

标签：组件：坐标轴绘图类型：散点图绘图类型：直方图级别：中级

脚本总运行时间： (0 分钟 2.812 秒)

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带直方图的散点图#

使用 subplot_mosaic 定义坐标轴位置#

使用 inset_axes 定义坐标轴位置#

使用 subplot_mosaic 定义坐标轴位置 #

使用 inset_axes 定义坐标轴位置 #