Я строю выходные данные гауссовского сценария подгонки, который я написал на python, и я собираюсь представить выходные данные на одном рисунке, показывающем исходные данные и графики компоновки большой и вспомогательной осей.
Для этого я использовал matplotlib.gridspec, чтобы определить сетку, а затем добавить графики ее верхней части.Тем не менее, линейный график над изображением намного шире, чем само изображение, и я бы хотел, чтобы они были одинакового размера, предпочтительно путем небольшого сужения графика.
fig = plt.figure(constrained_layout=True)
gs = GridSpec(4, 4, figure=fig)
ax1 = fig.add_subplot(gs[1:4,0:3])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0,0:3])
ax3 = fig.add_subplot(gs[1:4,3])
ax1.imshow(Z, cmap=cm.jet, origin='lower', extent=(x.min(), x.max(), y.min(), y.max()))
ax1.plot(Ly,y[:,0],color=[0.8, 0, 0],linewidth=2)
ax1.plot(x[0,:],Lx,color=[0, 0.8, 0],linewidth=2)
ax1.axis([x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
ax2.plot(x[0,:],xFit,color=[0, 0.8, 0],linewidth=2)
plt.xticks(np.arange(0, 1, step=0.5))
ax2.axis([x.min(), x.max(), 0, 1])
ax2.grid()
ax3.plot(yFit,y[:,0],color=[0.8, 0, 0],linewidth=2)
plt.xticks(np.arange(0, 1, step=0.5))
ax3.xaxis.tick_top()
ax3.axis([0, 1, y.min(), y.max()])
ax3.grid()
plt.show()
В настоящее время это вывод, который яЯ получаю:
Любая помощь или предложения с благодарностью.