Matplotlib 2子图，1个Colorbar

8 回答

• 0

  只需将颜色条放在自己的轴上，然后使用 subplots_adjust 为它腾出空间 .

  作为一个简单的例子：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
  for ax in axes.flat:
      im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)
  
  fig.subplots_adjust(right=0.8)
  cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7])
  fig.colorbar(im, cax=cbar_ax)
  
  plt.show()
  

  

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• 31

  按照 abevieiramota 使用轴列表的解决方案非常有效，直到您只使用一行图像，如评论中所指出的那样 . 使用合理的纵横比 figsize 会有所帮助，但仍然远非完美 . 例如：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(9.75, 3))
  for ax in axes.flat:
      im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)
  
  fig.colorbar(im, ax=axes.ravel().tolist())
  
  plt.show()
  

  

  colorbar function提供 shrink 参数，该参数是颜色条轴大小的缩放系数 . 它确实需要一些手动试验和错误 . 例如：

  fig.colorbar(im, ax=axes.ravel().tolist(), shrink=0.75)
  

  

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• 7

  使用 make_axes 更容易，并提供更好的结果 . 它还提供了自定义颜色条定位的可能性 . 另请注意 subplots 选项以共享x和y轴 .

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib as mpl
  
  fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True, sharey=True)
  for ax in axes.flat:
      im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)
  
  cax,kw = mpl.colorbar.make_axes([ax for ax in axes.flat])
  plt.colorbar(im, cax=cax, **kw)
  
  plt.show()
  

  

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• 35

  作为一个偶然发现这个线程的初学者，我想添加一个python-for-dummies改编的 abevieiramota 's very neat answer (because I' m，在我必须查找的级别'ravel'来计算出他们的代码在做什么）：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  fig, ((ax1,ax2,ax3),(ax4,ax5,ax6)) = plt.subplots(2,3)
  
  axlist = [ax1,ax2,ax3,ax4,ax5,ax6]
  
  first = ax1.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)
  third = ax3.imshow(np.random.random((12,12)), vmin=0, vmax=1)
  
  fig.colorbar(first, ax=axlist)
  
  plt.show()
  

  更像pythonic，更容易让像我这样的新手看到这里真正发生的事情 .

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• 91

  此解决方案不需要手动调整轴位置或颜色条大小，可以使用多行和单行布局，并且可以使用 tight_layout() . 它改编自gallery example，使用来自matplotlib的AxesGrid Toolbox的 ImageGrid .

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  from mpl_toolkits.axes_grid1 import ImageGrid
  
  # Set up figure and image grid
  fig = plt.figure(figsize=(9.75, 3))
  
  grid = ImageGrid(fig, 111,          # as in plt.subplot(111)
                   nrows_ncols=(1,3),
                   axes_pad=0.15,
                   share_all=True,
                   cbar_location="right",
                   cbar_mode="single",
                   cbar_size="7%",
                   cbar_pad=0.15,
                   )
  
  # Add data to image grid
  for ax in grid:
      im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)
  
  # Colorbar
  ax.cax.colorbar(im)
  ax.cax.toggle_label(True)
  
  #plt.tight_layout()    # Works, but may still require rect paramater to keep colorbar labels visible
  plt.show()
  

  

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• 244

  我注意到几乎所有发布的解决方案都涉及 ax.imshow(im, ...) 并没有规范化显示在多个子图的颜色条上的颜色 . im mappable取自最后一个实例，但如果多个 im -s的值不同，该怎么办？ （遗憾的是，由于3D轴，我发现了使用 plt.subplots(...) 的方法 .

  

  如果我能以更好的方式定位彩条...（可能有更好的方法来做到这一点，但至少应该不太难以遵循 . ）

  import matplotlib
  from matplotlib import cm
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
  
  cmap = 'plasma'
  ncontours = 5
  
  def get_data(row, col):
      """ get X, Y, Z, and plot number of subplot
          Z > 0 for top row, Z < 0 for bottom row """
      if row == 0:
          x = np.linspace(1, 10, 10, dtype=int)
          X, Y = np.meshgrid(x, x)
          Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)
          if col == 0:
              pnum = 1
          else:
              pnum = 2
      elif row == 1:
          x = np.linspace(1, 10, 10, dtype=int)
          X, Y = np.meshgrid(x, x)
          Z = -np.sqrt(X**2 + Y**2)
          if col == 0:
              pnum = 3
          else:
              pnum = 4
      print("\nPNUM: {}, Zmin = {}, Zmax = {}\n".format(pnum, np.min(Z), np.max(Z)))
      return X, Y, Z, pnum
  
  fig = plt.figure()
  nrows, ncols = 2, 2
  zz = []
  axes = []
  for row in range(nrows):
      for col in range(ncols):
          X, Y, Z, pnum = get_data(row, col)
          ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, pnum, projection='3d')
          ax.set_title('row = {}, col = {}'.format(row, col))
          fhandle = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cmap)
          zz.append(Z)
          axes.append(ax)
  
  ## get full range of Z data as flat list for top and bottom rows
  zz_top = zz[0].reshape(-1).tolist() + zz[1].reshape(-1).tolist()
  zz_btm = zz[2].reshape(-1).tolist() + zz[3].reshape(-1).tolist()
  ## get top and bottom axes
  ax_top = [axes[0], axes[1]]
  ax_btm = [axes[2], axes[3]]
  ## normalize colors to minimum and maximum values of dataset
  norm_top = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(zz_top), vmax=max(zz_top))
  norm_btm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(zz_btm), vmax=max(zz_btm))
  cmap = cm.get_cmap(cmap, ncontours) # number of colors on colorbar
  mtop = cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm_top)
  mbtm = cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm_btm)
  for m in (mtop, mbtm):
      m.set_array([])
  
  # ## create cax to draw colorbar in
  # cax_top = fig.add_axes([0.9, 0.55, 0.05, 0.4])
  # cax_btm = fig.add_axes([0.9, 0.05, 0.05, 0.4])
  cbar_top = fig.colorbar(mtop, ax=ax_top, orientation='vertical', shrink=0.75, pad=0.2) #, cax=cax_top)
  cbar_top.set_ticks(np.linspace(min(zz_top), max(zz_top), ncontours))
  cbar_btm = fig.colorbar(mbtm, ax=ax_btm, orientation='vertical', shrink=0.75, pad=0.2) #, cax=cax_btm)
  cbar_btm.set_ticks(np.linspace(min(zz_btm), max(zz_btm), ncontours))
  
  plt.show()
  plt.close(fig)
  ## orientation of colorbar = 'horizontal' if done by column
  

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• 12

  正如其他答案中所指出的，通常的想法是定义颜色条所在的轴 . 有多种方法可以做到这一点 . 尚未提及的一个是用 plt.subplots() 在子图创建时直接指定颜色条轴 . 优点是轴位置不需要手动设置，并且在所有情况下都具有自动方面，颜色条将与子图完全相同 . 即使在使用图像的许多情况下，结果也将令人满意，如下所示 .

  使用 plt.subplots() 时，使用 gridspec_kw 参数可以使色条轴比其他轴小得多 .

  fig, (ax, ax2, cax) = plt.subplots(ncols=3,figsize=(5.5,3), 
                    gridspec_kw={"width_ratios":[1,1, 0.05]})
  

  例：

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np; np.random.seed(1)
  
  fig, (ax, ax2, cax) = plt.subplots(ncols=3,figsize=(5.5,3), 
                    gridspec_kw={"width_ratios":[1,1, 0.05]})
  fig.subplots_adjust(wspace=0.3)
  im  = ax.imshow(np.random.rand(11,8), vmin=0, vmax=1)
  im2 = ax2.imshow(np.random.rand(11,8), vmin=0, vmax=1)
  ax.set_ylabel("y label")
  
  fig.colorbar(im, cax=cax)
  
  plt.show()
  

  

  如果绘图的方面是自动缩放的，或者图像由于它们在宽度方向上的方面而缩小（如上所述），则效果很好 . 但是，如果图像比较宽，那么结果看起来如下，这可能是不希望的 .

  

  fix the colorbar height to the subplot height 的解决方案是使用 mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator.InsetPosition 来设置相对于图像子图轴的颜色条轴 .

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np; np.random.seed(1)
  from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import InsetPosition
  
  fig, (ax, ax2, cax) = plt.subplots(ncols=3,figsize=(7,3), 
                    gridspec_kw={"width_ratios":[1,1, 0.05]})
  fig.subplots_adjust(wspace=0.3)
  im  = ax.imshow(np.random.rand(11,16), vmin=0, vmax=1)
  im2 = ax2.imshow(np.random.rand(11,16), vmin=0, vmax=1)
  ax.set_ylabel("y label")
  
  ip = InsetPosition(ax2, [1.05,0,0.05,1]) 
  cax.set_axes_locator(ip)
  
  fig.colorbar(im, cax=cax, ax=[ax,ax2])
  
  plt.show()
  

  

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• 8

  您可以使用 figure.colorbar() 的 ax 参数和轴列表简化Joe Kington的代码 . 来自the documentation：

  ax无|父轴轴对象，新的颜色条轴的空间将被盗取 . 如果给出了一个轴列表，则将调整所有轴的大小，以便为色条轴腾出空间 .

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
  for ax in axes.flat:
      im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)
  
  fig.colorbar(im, ax=axes.ravel().tolist())
  
  plt.show()
  

  

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