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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