matplotlib在切片数据框轴对齐上显示

Question

下面的代码就是这个问题的一个例子。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

setData = [0]*15
for x in range(15):
    exData = np.random.random((256,1024))
    
    index = list(range(0,256))
    cols = list(range(0,1024))
    
    df = pd.DataFrame(exData,index=index,columns=cols)
    df = df.iloc[8:df.shape[0]-8,10:df.shape[1]-10]
    setData[x] = df

bProjections = True


if bProjections:
    for frame in range(len(setData)):
        img = setData[frame]
        print(img.shape)
        #Projections
        xProj = img.sum(axis=1)
        yProj = img.sum(axis=0)

        fig,ax = plt.subplots(2,2, figsize=(12,6))
        ax[0][0].imshow(img,aspect='auto',cmap='plasma',vmin=img.stack().mean()-2*img.stack().std(),vmax=img.stack().mean()+2*img.stack().std())
        ax[0][1].plot(xProj,img.index)
        ax[1][0].plot(yProj)
        ax[1][0].sharex(ax[0][0])
        ax[0][1].sharey(ax[0][0])
        
        ax[1][1].axis('off')
        
        plt.show()

结果是如下所示的图：

为什么轴没有更新以反映我已经对数据帧进行了切片？如果我打印数据帧的形状，它将其识别为240x1004，而轴仍然显示为256x1024……

我发现有趣的是，注释掉共享轴确实允许imshow图生成适当的轴限制，但为什么投影不更新？

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Answer 1

似乎有一些关于pandas系列中的索引值的剩余信息，这些索引值是从数据帧post切片的sum函数和或索引生成的。

通过使用pandas序列中的原始np数组，并为水平投影提供新的增量索引，获得了所需的输出。修改后的代码和示例输出附在附件中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

setData = [0]*15
for x in range(15):
    exData = np.random.random((256,1024))
    
    index = list(range(0,256))
    cols = list(range(0,1024))
    
    df = pd.DataFrame(exData,index=index,columns=cols)
    ndf = df.iloc[8:df.shape[0]-8,10:df.shape[1]-10]
    setData[x] = ndf

bProjections = True


if bProjections:
    for frame in range(len(setData)):
        img = setData[frame]
        print(img.shape)
        
        #Projections
        xProj = img.sum(axis=1).values
        yProj = img.sum(axis=0).values
        fig,ax = plt.subplots(2,2, figsize=(12,6))
        ax[0][0].imshow(img,aspect='auto',cmap='plasma',vmin=img.stack().mean()-2*img.stack().std(),vmax=img.stack().mean()+2*img.stack().std())
        ax[0][1].plot(xProj,list(range(0,240,1)))
        ax[1][0].plot(yProj)
        ax[1][0].sharex(ax[0][0])
        ax[0][1].sharey(ax[0][0])
        
        ax[1][1].axis('off')
        
        plt.show()

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