注意
转到末尾 下载完整的示例代码。
放置颜色条#
颜色条指示图像数据的定量范围。在图形中放置颜色条并非易事,因为需要为它们腾出空间。
颜色条的自动放置#
最简单的情况是将颜色条附加到每个 Axes。请注意,在本例中,颜色条会从父 Axes 中占用一些空间。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
cmaps = ['RdBu_r', 'viridis']
for col in range(2):
for row in range(2):
ax = axs[row, col]
pcm = ax.pcolormesh(np.random.random((20, 20)) * (col + 1),
cmap=cmaps[col])
fig.colorbar(pcm, ax=ax)
第一列的两行具有相同类型的数据,因此可能希望只有一个颜色条。我们通过将 Figure.colorbar
传递一个 Axes 列表,并使用 ax 关键字参数来实现这一点。
被盗的空间会导致同一子图布局中的坐标轴大小不同,如果每个图的 x 轴都应该像下面这样具有可比性,这通常是不希望的。
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(4, 5), sharex=True)
X = np.random.randn(20, 20)
axs[0].plot(np.sum(X, axis=0))
pcm = axs[1].pcolormesh(X)
fig.colorbar(pcm, ax=axs[1], shrink=0.6)
这通常是不希望的,可以通过多种方式解决,例如,在其他坐标轴上添加一个颜色条,然后将其删除。但是,最直接的方法是使用 受约束的布局
使用这种模式可以实现相对复杂的颜色条布局。请注意,此示例在 layout='constrained'
下效果更好。
fig, axs = plt.subplots(3, 3, layout='constrained')
for ax in axs.flat:
pcm = ax.pcolormesh(np.random.random((20, 20)))
fig.colorbar(pcm, ax=axs[0, :2], shrink=0.6, location='bottom')
fig.colorbar(pcm, ax=[axs[0, 2]], location='bottom')
fig.colorbar(pcm, ax=axs[1:, :], location='right', shrink=0.6)
fig.colorbar(pcm, ax=[axs[2, 1]], location='left')
调整颜色条和父坐标轴之间的间距#
颜色条与父坐标轴的距离可以使用 pad 关键字参数进行调整。该参数以父坐标轴宽度的分数为单位,垂直坐标轴的默认值为 0.05(水平坐标轴的默认值为 0.15)。
fig, axs = plt.subplots(3, 1, layout='constrained', figsize=(5, 5))
for ax, pad in zip(axs, [0.025, 0.05, 0.1]):
pcm = ax.pcolormesh(np.random.randn(20, 20), cmap='viridis')
fig.colorbar(pcm, ax=ax, pad=pad, label=f'pad: {pad}')
fig.suptitle("layout='constrained'")
请注意,如果您不使用受约束的布局,则 pad 命令会导致父坐标轴缩小。
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(5, 5))
for ax, pad in zip(axs, [0.025, 0.05, 0.1]):
pcm = ax.pcolormesh(np.random.randn(20, 20), cmap='viridis')
fig.colorbar(pcm, ax=ax, pad=pad, label=f'pad: {pad}')
fig.suptitle("No layout manager")
颜色条的手动放置#
有时,colorbar
提供的自动放置无法达到预期效果。我们可以手动创建一个坐标轴,并通过将坐标轴传递给 cax 关键字参数来告诉 colorbar
使用该坐标轴。
使用 inset_axes
#
我们可以手动创建任何类型的坐标轴供颜色条使用,但 Axes.inset_axes
很有用,因为它属于父坐标轴的子级,并且可以相对于父级进行定位。在这里,我们在父坐标轴底部附近添加一个居中的颜色条。
fig, ax = plt.subplots(layout='constrained', figsize=(4, 4))
pcm = ax.pcolormesh(np.random.randn(20, 20), cmap='viridis')
ax.set_ylim([-4, 20])
cax = ax.inset_axes([0.3, 0.07, 0.4, 0.04])
fig.colorbar(pcm, cax=cax, orientation='horizontal')
Axes.inset_axes
还可以使用 transform 关键字参数指定其在数据坐标系中的位置,如果您希望将坐标轴放置在图形上的某个数据位置。
fig, ax = plt.subplots(layout='constrained', figsize=(4, 4))
pcm = ax.pcolormesh(np.random.randn(20, 20), cmap='viridis')
ax.set_ylim([-4, 20])
cax = ax.inset_axes([7.5, -1.7, 5, 1.2], transform=ax.transData)
fig.colorbar(pcm, cax=cax, orientation='horizontal')
附加到固定纵横比坐标轴的颜色条#
对于具有固定纵横比的 Axes,放置颜色条是一个特殊的挑战,因为父 Axes 的大小会根据数据视图的变化而改变。
fig, axs = plt.subplots(2, 2, layout='constrained')
cmaps = ['RdBu_r', 'viridis']
for col in range(2):
for row in range(2):
ax = axs[row, col]
pcm = ax.pcolormesh(np.random.random((20, 20)) * (col + 1),
cmap=cmaps[col])
if col == 0:
ax.set_aspect(2)
else:
ax.set_aspect(1/2)
if row == 1:
fig.colorbar(pcm, ax=ax, shrink=0.6)
我们使用 Axes.inset_axes
在“坐标轴坐标”中定位 Axes 来解决这个问题(参见 变换教程)。请注意,如果您放大父 Axes,从而改变其形状,颜色条的位置也会改变。
fig, axs = plt.subplots(2, 2, layout='constrained')
cmaps = ['RdBu_r', 'viridis']
for col in range(2):
for row in range(2):
ax = axs[row, col]
pcm = ax.pcolormesh(np.random.random((20, 20)) * (col + 1),
cmap=cmaps[col])
if col == 0:
ax.set_aspect(2)
else:
ax.set_aspect(1/2)
if row == 1:
cax = ax.inset_axes([1.04, 0.2, 0.05, 0.6])
fig.colorbar(pcm, cax=cax)
脚本总运行时间:(0 分钟 8.023 秒)