使用等轴比例、Python、matplotlib创建子图

Question

我正在绘制地震数据，并创建了一个包含16个子地块的不同深度切片的图形。每个子地块显示震中的纬度/经度，颜色按震级缩放。我试图做两件事：

1. 调整所有绘图的比例，使其等于选定区域的x和y最小值和最大值。这将便于在各图之间进行比较。（因此所有绘图的范围从xmin到xmax等）

2. 调整大小颜色，使其也代表比例（即颜色代表所有可用点，而不仅仅是特定子图上的点）

我已经看到了很多实现方法，但是我很难将它们应用到代码中的循环中。我使用的数据如下：Data

我在下面发布了我的代码和当前输出

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

eq_df = pd.read_csv(eq_csv)
eq_data = eq_df[['LON', 'LAT', 'DEPTH', 'MAG']]
nbound = max(eq_data.LAT)
sbound = min(eq_data.LAT)
ebound = max(eq_data.LON)
wbound = min(eq_data.LON)

xlimit = (wbound, ebound)
ylimit = (sbound, nbound)

magmin = min(eq_data.MAG)
magmax = max(eq_data.MAG)

for n in list(range(1,17)):
    km = eq_data[(eq_data.DEPTH > n - 1) & (eq_data.DEPTH <= n)]
    plt.subplot(4, 4, n)
    plt.scatter(km["LON"], km['LAT'], s = 10, c = km['MAG'], vmin = magmin, vmax = magmax) #added vmin/vmax to scale my magnitude data
    plt.ylim(sbound, nbound) # set y limits of plot
    plt.xlim(wbound, ebound) # set x limits of plot
    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize= 6)
    plt.subplots_adjust(hspace = 1)
    plt.gca().set_title('Depth = ' + str(n - 1) +'km to ' + str(n) + 'km', size = 8) #set title of subplots
    plt.suptitle('Magnitude of Events at Different Depth Slices, 1950 to Today')
plt.show()

ETA：解决我的问题的新代码

Answer 1

作为对另一个答案this comment的回应，这里演示了在这个用例中使用sharex=True和sharey=True：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Supply the limits since random data will be plotted
wbound = -0.1
ebound = 1.1
sbound = -0.1
nbound = 1.1

fig, axs = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(16,12), sharex=True, sharey=True)
plt.xlim(wbound, ebound)
plt.ylim(sbound, nbound)
for n, ax in enumerate(axs.flatten()):
    ax.scatter(np.random.random(20), np.random.random(20), 
               c = np.random.random(20), marker = '.')
    ticks = [n % 4 == 0, n > 12]
    ax.tick_params(left=ticks[0], bottom=ticks[1])
    ax.set_title('Depth = ' + str(n - 1) +'km to ' + str(n) + 'km', size = 12)

plt.suptitle('Magnitude of Events at Different Depth Slices, 1950 to Today', y = 0.95)
plt.subplots_adjust(wspace=0.05)
plt.show()

对一些事情的解释：

1. 我用subplots_adjust(wspace=0.05)减小了子地块之间的水平间距
2. plt.suptitle不需要（也不应该）在循环中
3. ticks = [n % 4 == 0, n > 12]为每个轴创建一对bool，然后用于控制绘制哪些记号
4. 用ax.tick_params(left=ticks[0], bottom=ticks[1])控制每个轴的左勾号和下勾号
5. plt.xlim()和plt.ylim()只需在循环之前调用一次

Answer 2

多亏了上面的一些帮助和一些扩展的谷歌搜索，最终得到了它

我已经用注释更新了上面的代码，说明了代码的添加位置

要调整我使用的打印轴的限制，请执行以下操作：

plt.ylim(sbound, nbound)
plt.xlim(wbound, ebound)

为了在所有图中缩放震级数据，我将vmin、vmax添加到以下行：

plt.scatter(km["LON"], km['LAT'], s = 10, c = km['MAG'], vmin = magmin, vmax = magmax)

下面是结果图：