matplotlib标签不同大小的子图与每个子图的角完全相同

Question

我正在寻找一种优雅的解决方案，使用matplotlib将图形标签（A，B，C）放置在每个子图的角上方，但每个都与子图的轴角完全相同。我遇到的问题是典型的标签解决方案利用了轴分数 - 因此很容易将A，B，C放在相对于每个图的相同位置。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize = (10,10))

texts = ['A', 'B', 'C', 'D']
axes = fig.get_axes()
for a,l in zip(axes, texts):
    a.annotate(l, xy=(-0.1, 1.1), xycoords="axes fraction", fontsize=15, weight = 'bold')
plt.suptitle('Label_Distance Consistent', fontsize = 20)

但是，如果绘图的大小不同，您将获得远离绘图角落的标签（由于纵横比）。例如，参见标签A和C.我正在寻找一种好方法来确保标签与包含多个尺寸/纵横比子图的面板的轴角成比例，和/或从轴角明确设置文本特定距离（以英寸或可能是图形坐标单位）。

在过去，我已经在面板中的每个子绘图轴的角落放置了相同大小的方形轴，使这些轴不可见，并将缩放文本设置为这些，但这是一种复杂的方法。

fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize = (10,10))

ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))

axes = fig.get_axes()
texts = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
for a,l in zip(axes, texts):
    a.annotate(l, xy=(-0.1, 1.1), xycoords="axes fraction", fontsize=15, weight = 'bold')
plt.suptitle('Label Distance Inconsistent', fontsize = 20)

Answer 1

您可以获取每个子图的位置并在图级上添加文本，以便偏移量在图形大小的分数中 - 对于所有子图都是相等的：

X = a.get_position().x0
Y = a.get_position().y1    
fig.text(X - .04, Y + .015, l, size=15, weight='bold')

结果：

Answer 2

您可以使用qazxsw poi而不是qazxsw poi作为参考，并添加单独的高度来补偿参考原点左下角：

这里为了简洁起见，只有循环中更改的行，其余代码未触及：

axes pixels

axes fraction

Answer 3

那么简单地添加子图的标题呢？

（再次只是你的循环中要替换的行:)

    a.annotate(l, xy=(-40, 10 + a.bbox.height), xycoords="axes pixels", fontsize=15, weight = 'bold')

结果：

Answer 4

虽然上述两种解决方案都有效（并且更简单/满足大多数人的需求），但我认为我会发布一个拼凑在一起的解决方案，允许您放置与特定轴点精确英寸/偏移点的文本/对象。这意味着无论图形面板大小/ dpi如何，文本都可以与角落放置相同的距离 - 如果制作不同尺寸的多个图形并且希望它们保持一致（例如用于发布）则是有用的。显然，a.set_title(l, size=15, weight='bold', loc='left') 功能是为此目的而设计的，允许指定英寸，点（1/72英寸）或点作为偏移。

HTTPS://mat plot lib.org/examples/便宜啦吧_examples/trans offset.HTML

matplotlib.transforms.offset_copy()

或者用figsize / dpi改变了

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize = (10,7), dpi = 500)

ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))

axes = fig.get_axes()
texts = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
for a,l in zip(axes, texts):
    a.set_xlim(0,10)
    inv = a.transData.inverted()

    # specify the number of points or inches or dots to transform by
    # places an axes transform here for the axes on which you want to pick an anchor point on
    offsetter = mpl.transforms.offset_copy(a.transAxes, fig=fig, x= -2, y= 6, units = 'points')

    # offset an anchor point - this will return display coordinates 
    corner_offset = offsetter.transform([0,1])

    # convert display coordinate to axes fraction
    axes_frac = inv.transform(corner_offset)
    a.annotate(l, xy=(axes_frac[0],axes_frac[1]), xycoords="axes fraction", fontsize=15, weight = 'bold', color='blue')