设置Matplotlib色条大小以匹配图形

我无法让像这样的imshow图形上的颜色条与图形的高度相同，因为事后没有使用Photoshop。我如何让高度匹配? colorbar size mismatch的例子

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最佳答案

你可以用matplotlib AxisDivider轻松做到这一点。

链接页面中的例子也可以不使用子图:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as np
    

plt.figure()
ax = plt.gca()
im = ax.imshow(np.arange(100).reshape((10,10)))
    

# create an axes on the right side of ax. The width of cax will be 5%
# of ax and the padding between cax and ax will be fixed at 0.05 inch.
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
   

plt.colorbar(im, cax=cax)

enter image description here

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当你创建colorbar时，尝试使用分数和/或收缩参数。

从文件中:

分数0.15;用于颜色条的原始轴的部分

减少1.0;用来缩小颜色条的分数

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这种组合(以及接近这些值)似乎“神奇地”为我工作，以保持颜色条缩放到绘图，无论显示器的大小。

plt.colorbar(im,fraction=0.046, pad=0.04)

它也不需要共享轴，这可以使绘图脱离正方形。

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@bogatron已经给出了matplotlib文档建议的答案，它产生了正确的高度，但它引入了一个不同的问题。 现在，颜色条的宽度(以及颜色条和绘图之间的空间)随着绘图的宽度而变化。 换句话说，颜色条的纵横比不再是固定的

为了获得适当的高度而且和给定的纵横比，你必须深入挖掘神秘的axes_grid1模块。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable, axes_size
import numpy as np


aspect = 20
pad_fraction = 0.5


ax = plt.gca()
im = ax.imshow(np.arange(200).reshape((20, 10)))
divider = make_axes_locatable(ax)
width = axes_size.AxesY(ax, aspect=1./aspect)
pad = axes_size.Fraction(pad_fraction, width)
cax = divider.append_axes("right", size=width, pad=pad)
plt.colorbar(im, cax=cax)

注意，这指定了颜色条的宽度, w.r.t.绘图的高度(与图的宽度相反，就像以前一样)。

颜色条和图形之间的间距现在可以指定为颜色条宽度的一个分数，在我看来，这是一个比图形宽度的分数更有意义的数字。

image plot with colorbar

更新:

我创建了关于这个主题的IPython笔记本，其中我将上述代码打包成一个易于重用的函数:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import axes_grid1


def add_colorbar(im, aspect=20, pad_fraction=0.5, **kwargs):
"""Add a vertical color bar to an image plot."""
divider = axes_grid1.make_axes_locatable(im.axes)
width = axes_grid1.axes_size.AxesY(im.axes, aspect=1./aspect)
pad = axes_grid1.axes_size.Fraction(pad_fraction, width)
current_ax = plt.gca()
cax = divider.append_axes("right", size=width, pad=pad)
plt.sca(current_ax)
return im.axes.figure.colorbar(im, cax=cax, **kwargs)

它可以这样使用:

im = plt.imshow(np.arange(200).reshape((20, 10)))
add_colorbar(im)
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上面所有的解决方案都很好，但我喜欢@Steve的和@bejota的最好，因为它们不涉及花哨的调用，而且是通用的。

我的意思是它适用于任何类型的轴，包括GeoAxes。例如，如果你有投影轴进行映射:

projection = cartopy.crs.UTM(zone='17N')
ax = plt.axes(projection=projection)
im = ax.imshow(np.arange(200).reshape((20, 10)))

呼叫

cax = divider.append_axes("right", size=width, pad=pad)

KeyException: map_projection

因此，处理所有类型轴的颜色条大小的唯一通用方法是:

ax.colorbar(im, fraction=0.046, pad=0.04)

使用0.035到0.046的分数来获得最佳尺寸。但是，分数和填充的值将需要进行调整，以获得最适合您的绘图，并且将根据颜色条的方向是垂直位置还是水平位置而有所不同。

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我很欣赏上面所有的答案。然而，就像一些回答和评论指出的那样，axes_grid1模块不能处理geoaxis，而调整fraction、pad、shrink和其他类似的参数不一定能给出非常精确的顺序，这真的让我很困扰。我相信给colorbar一个自己的axes可能是一个更好的解决方案，以解决所有已经提到的问题。

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


fig=plt.figure()
ax = plt.axes()
im = ax.imshow(np.arange(100).reshape((10,10)))


# Create an axes for colorbar. The position of the axes is calculated based on the position of ax.
# You can change 0.01 to adjust the distance between the main image and the colorbar.
# You can change 0.02 to adjust the width of the colorbar.
# This practice is universal for both subplots and GeoAxes.


cax = fig.add_axes([ax.get_position().x1+0.01,ax.get_position().y0,0.02,ax.get_position().height])
plt.colorbar(im, cax=cax) # Similar to fig.colorbar(im, cax = cax)

结果

enter image description here

后来，我发现matplotlib.pyplot.colorbar官方文档也给出了ax选项，这是现有的轴，将为颜色条提供空间。因此，它对多个子图是有用的，见下面。

代码

fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(12,8)) # Caution, figsize will also influence positions.
im1 = ax[0].imshow(np.arange(100).reshape((10,10)), vmin = -100, vmax =100)
im2 = ax[1].imshow(np.arange(-100,0).reshape((10,10)), vmin = -100, vmax =100)
fig.colorbar(im1, ax=ax)

结果

enter image description here

同样，您也可以通过指定cax来实现类似的效果，从我的角度来看，这是一种更准确的方法。

代码

fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(12,8))
im1 = ax[0].imshow(np.arange(100).reshape((10,10)), vmin = -100, vmax =100)
im2 = ax[1].imshow(np.arange(-100,0).reshape((10,10)), vmin = -100, vmax =100)
cax = fig.add_axes([ax[1].get_position().x1-0.25,ax[1].get_position().y0,0.02,ax[0].get_position().y1-ax[1].get_position().y0])
fig.colorbar(im1, cax=cax)

结果

enter image description here

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另一种选择是

shrink=0.7, aspect=20*0.7

shrink缩放高度和宽度，但aspect参数恢复原始宽度。默认长宽比为20。0.7是根据经验确定的。

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如果不想声明另一组轴，我找到的最简单的解决方案是使用figsize调用更改图形大小。

在上面的例子中，我将从

fig = plt.figure(figsize = (12,6))

然后用不同的比例重新渲染，直到颜色条不再使主要情节相形见绌。

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我最近遇到了这个问题，我使用ax.twinx()来解决它。例如:

from matplotlib import pyplot as plt


# Some other code you've written
...


# Your data generation goes here
xdata = ...
ydata = ...
colordata = function(xdata, ydata)


# Your plotting stuff begins here
fig, ax = plt.subplots(1)
im = ax.scatterplot(xdata, ydata, c=colordata)


# Create a new axis which will be the parent for the colour bar
# Note that this solution is independent of the 'fig' object
ax2 = ax.twinx()
ax2.tick_params(which="both", right=False, labelright=False)


# Add the colour bar itself
plt.colorbar(im, ax=ax2)


# More of your code
...


plt.show()

我发现这在创建以matplotlib Axes对象作为参数、在它们上绘图并返回对象的函数时特别有用，因为这样我就不需要传入必须从figure对象生成的单独轴，也不需要传入figure对象本身。


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