如何使用Python修改matplotlib.pyplot.colorbar的位置以对齐主图丨本际云推荐

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

如何用Python修改matplotlib的二维图形？

作为Python中常见的二维图形，matplotlib.pyplot经常用来生成各种图表。那么，如何利用Python对这些图形进行修改呢？以matplotlib.pyplot.colorbar位置的修改为例，本文将向大家介绍具体方法。

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

问题描述

假如你想把一个二维图形里的右侧colorbar的高度设置成与主图一样，该怎么做呢？

方法

本文将向大家介绍以下四种方法：

0.plt.colorbar参数介绍

matplotlib.pyplot.colorbar的参数介绍可以点击该链接进行查看：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.colorbar.html?highlight=colorbar#matplotlib.pyplot.colorbar。其中，fraction参数可以通过调节其数值（0.035-0.046）来达到修改colorbar高度的作用。但是，当图像的长、高对比过大时，该方法可能会失去作用。

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

同样是利用fraction参数来调节colorbar高度，但不同的是，该方法的fraction参数可以任意调节其数值来达到更精细的调节效果。不过，当图像的长、高对比过大时该方法还是可能会失去作用。

2.make_axes_locatable方法

make_axes_locatable是matplotlib包的一个函数，可以让你在一个subplot上创建colorbar的axis。用法示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
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)

注意：该方法不适用于有投影参数的axe（会报错），如cartopy的GeoAxes。

3.make_axes_locatable升级版

make_axes_locatable升级版的用法可以参考此链接：https://stackoverflow.com/questions/18195758/set-matplotlib-colorbar-size-to-match-graph。用法示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import axes_grid1

def add_colorbar(im, aspect=20, pad_fraction=0.5, **kwargs):
    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)

注意：该方法的用法适用于有投影参数的axe。

4.单独创建一个colorbar的axe

如果你想手动给colorbar添加一个axe，则可以参考以下代码（链接：https://stackoverflow.com/questions/18195758/set-matplotlib-colorbar-size-to-match-graph）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = plt.axes()

im = ax.imshow(np.arange(100).reshape((10,10)))
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)
#类似于fig.colorbar(im, cax = cax)