将配色杆添加到现有轴上

Question

我正在制作一些交互式图，我想添加一个配色栏传奇。我不希望配色栏处于自己的轴上，因此我想将其添加到现有轴上。我很难做到这一点，因为我发现的大多数示例代码都为配色栏创建了一个新轴。

我已经使用matplotlib.colorbar.colorbarbase尝试了以下代码，它在现有轴上添加了一个配色键，但是它给了我奇怪的结果，我不知道如何指定配色键的属性（例如，放置在轴上的位置以及它是什么大小）

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.cm import coolwarm
import numpy as np

x = np.random.uniform(1, 10, 10)
y = np.random.uniform(1, 10, 10)
v = np.random.uniform(1, 10, 10)

fig, ax = plt.subplots()

s = ax.scatter(x, y, c=v, cmap=coolwarm)

matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax=ax, cmap=coolwarm, values=sorted(v),
                                 orientation="horizontal")

使用图。 matplotlib.colorbar.colorbarbase仍然没有给我我想要的东西，我仍然不知道如何调整配色键的属性。

fig.colorbar(s, ax=ax, cax=ax)

假设我想在左上角放置配色栏，延伸到剧情顶部的一半。我该怎么做？

我最好为此编写自定义功能，也许是使用linecollection？

Answer 1

该技术通常用于图中的多个轴。在这种情况下，通常需要具有与Imshow结果相对应的ColorBar 。可以通过 axes grid 工具套件：

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

data = np.arange(100, 0, -1).reshape(10, 10)

fig, ax = plt.subplots()
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes('right', size='5%', pad=0.05)

im = ax.imshow(data, cmap='bone')

fig.colorbar(im, cax=cax, orientation='vertical')
plt.show()

Answer 2

配色栏必须有自己的轴。但是，您可以创建一个与上一个重叠的轴。然后使用CAX kwarg来告诉图。Colorbar使用新轴。

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.arange(100, 0, -1).reshape(10, 10)

fig, ax = plt.subplots()
cax = fig.add_axes([0.27, 0.8, 0.5, 0.05])

im = ax.imshow(data, cmap='gist_earth')
fig.colorbar(im, cax=cax, orientation='horizontal')
plt.show()

Answer 3

无法将其添加为注释，但是如果任何人有兴趣使用子图使用接受的答案，则应在特定轴对象上形成分隔线（而不是在numpy.ndarray上从plt.subplots返回）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
data = np.arange(100, 0, -1).reshape(10, 10)
fig, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows=2)
for row in ax:
    for col in row:
        im = col.imshow(data, cmap='bone')
        divider = make_axes_locatable(col)
        cax = divider.append_axes('right', size='5%', pad=0.05)
        fig.colorbar(im, cax=cax, orientation='vertical')
plt.show()