FiPy 查看器对数轴缩放和纵横比

如何解决FiPy 查看器对数轴缩放和纵横比

有没有一种简单的方法可以使不同的轴按对数比例缩放？我正在使用 Matplotlib2DGridContourViewer 并且我设法使用 fipy.Viewer(vars=somevariable,log=True) 以对数方式对绘制的数据进行缩放，但我找不到有关轴缩放的任何信息。就我而言，我只需要 y 轴对数。

另外，我还有一个关于查看器纵横比的问题。在 Matplotlib2DGridContourViewer 的文档中有一个名为 figaspect 的属性：

figaspect (float,optional) – 所需的图形纵横比。如果是数字，请使用该纵横比。如果为自动，则纵横比将根据 vars 的网格确定。

我在 Jupyter Notebook 中工作，如果我将所需的数字设置为纵横比，例如0.5 它不会改变轴的长度比例，而是改变整个查看器/图形区域的纵横比，这意味着数据不会更具可读性，只是查看器区域被挤压而绘图纵横比不变.我想改变轴长度比的原因是我有一个 1000x1000 单元格的 2D 网格，出于某种原因，默认纵横比不是由那个 (1:1) 决定的，而是由 {{ 1}} 和 mesh.x。这样，如果我想检查一个 1:100 的网格，我会得到一个基本上不可读的很长的图。 （我明白为什么它是这样实现的，但我使用 2D 网格来绘制对 1D 网格的时间依赖性，因此时间和空间坐标甚至不接近。）

我想我的问题是有什么方法可以让 figaspect 按照我想要的方式工作，或者有没有其他相对简单的方法可以设置轴长的比例？如果我能将纵横比与网格单元的数量联系起来，那也是可以接受的。

解决方法

Matplotlib2DGridContourViewer 包装了 matplotlib contourf()，它似乎没有为日志缩放提供任何直接选项，但是，所有 MatplotlibViewer 子类都具有 .axes 属性。您应该能够调用 viewer.axes.set_yscale() 以获得日志缩放。

至于 figaspect，您尝试做的具体示例会有所帮助，但我认为我理解。 figaspect 控制图形的纵横比。它用于生成 matplotlib figure() 的 figsize= 参数。如果您设置 figaspect='auto'，则 FiPy 会尝试设置图形的纵横比，包括颜色条，以尊重 Mesh 的纵横比。我不知道当您将 figaspect 设置为其他内容并尝试仅查看 Mesh 的子集时它会做什么。

当纵横比变得非常大时，Matplotlib2DGridContourViewer 似乎不尊重 Mesh 的纵横比。 Matplotlib2DGridViewer 按预期工作。比较

import fipy as fp
mesh = fp.Grid2D(nx=100,dx=0.5,ny=100,dy=1)
var = fp.CellVariable(mesh=mesh,name=r"$\phi$")
cviewer = fp.Matplotlib2DGridContourViewer(vars=var)
gviewer = fp.Matplotlib2DGridViewer(vars=var)

到

import fipy as fp
mesh = fp.Grid2D(nx=100,dx=0.01,name=r"$\phi$")
cviewer = fp.Matplotlib2DGridContourViewer(vars=var)
gviewer = fp.Matplotlib2DGridViewer(vars=var)

我不知道这是为什么。我既不使用 Matplotlib2DGridContourViewer 也不用疯狂的纵横比网格建模。我已提交 ticket 以免丢失。

最终，我不相信使用 2D CellVariable 来存储 1D+时间数据是个好主意。我认为您最好将一维数据提取到一个 numpy 数组中，然后直接使用 matplotlib 来呈现您感兴趣的任何内容。 CellVariable 和 Viewer 的全部意义是存储和呈现位于 Mesh 的几何和拓扑上的数据。所有这些都不是为处理非空间的 Mesh 维度而设计的。