MatPlotLib中确保在子图中使用imshow()绘图时子图等高

在MatPlotLib中使用matplotlib.pyplot.subplots()函数建立子图，并在子图中使用matplotlib.axes.Axes.imshow()函数绘制颜色图时，可能出现绘制的子图高度不一致的现象，影响绘图结果：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
from numpy import random
 
# Generate random matrixes
mtxRandomMatrix1 = random.random(size=(25,45))
mtxRandomMatrix2 = random.random(size=(45,45))
 
# Creating subplots
figAxesToPlot, arrAxesToPlot = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, sharey=False, squeeze=False)
 
# Plotting
imPlot1=arrAxesToPlot[0][0].imshow(X=mtxRandomMatrix1)
imPlot2=arrAxesToPlot[0][1].imshow(X=mtxRandomMatrix2)
plt.colorbar(imPlot1, ax=arrAxesToPlot[0][0])
plt.colorbar(imPlot2, ax=arrAxesToPlot[0][1])
plt.show()

这是因为MatPlotLib在处理imshow()绘图时，默认将保证图中的每个像素点为正方形。当子图数据矩阵具有不同的尺度时，MatPlotLib会缩放子图，以保证每张子图中的像素点均为正方形。

调用imshow()绘图时，传入aspect="auto"参数，可以覆盖该默认设置，此时，MatPlotLib不会再尝试保证子图中的像素点为正方形：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
from numpy import random
 
# Generate random matrixes
mtxRandomMatrix1 = random.random(size=(25,45))
mtxRandomMatrix2 = random.random(size=(45,45))
 
# Creating subplots
figAxesToPlot, arrAxesToPlot = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, sharey=False, squeeze=False)
 
# Plotting
imPlot1=arrAxesToPlot[0][0].imshow(X=mtxRandomMatrix1, aspect="auto")
imPlot2=arrAxesToPlot[0][1].imshow(X=mtxRandomMatrix2, aspect="auto")
plt.colorbar(imPlot1, ax=arrAxesToPlot[0][0])
plt.colorbar(imPlot2, ax=arrAxesToPlot[0][1])
plt.show()

您可以通过覆盖rcParams["image.aspect"]全局设置改变MatPlotLib的默认子图缩放行为：

plt.rc("image", aspect="auto")