如何使用Python修改matplotlib.pyplot.colorbar的位置以对齐主图

89542767 发布于2022-12-15 15:13 / 621人阅读

　　matplotlib作为Python常见的二维图形，那么，怎么去使用Python修改这类的二维图形呢？比如，去修改matplotlib.pyplot.colorbar的位置，让其做好对应工作，保证相关的位置对齐，以此用来进行对齐主图，具体下面给大家解答。

　　问题描述

　　像这样的图，我想把右边的colorbar设置成和主图一样高度

　　方法

　　0.plt.colorbar参数介绍

　　https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.colorbar.html?highlight=colorbar#matplotlib.pyplot.colorbar

　　1.plt.colorbar(im,fraction=0.046,pad=0.04,shrink=1.0)

　　fraction可以从0.035-0.046调节以找到合适大小

　　但当图像的长、高对比过大时，可能不起作用

　　2.make_axes_locatable

　　这是matplotlib包里的一个函数

　　from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
　　im=plt.imshow(data)
　　divider=make_axes_locatable(plt.gca())
　　cax=divider.append_axes("right",size="5%",pad="3%")
　　plt.colorbar(im,cax=cax)

　　不适用于有投影参数的axe（会报错），如cartopy的GeoAxes

　　3.make_axes_locatables升级版

　　https://stackoverflow.com/questions/18195758/set-matplotlib-colorbar-size-to-match-graph Matthias
　　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)

　　用法示例

　　im=plt.imshow(np.arange(200).reshape((20,10)))
　　add_colorbar(im)

　　4.手动给colorbar添加一个axe

　　https://stackoverflow.com/questions/18195758/set-matplotlib-colorbar-size-to-match-graph Fei Yao

　　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)

　　效果展示

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来更多帮助。

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