在彩条情节设置等方面

Question

我需要生成与在这两个轴线相等方面和彩条向右的曲线图。我试过设置aspect='auto'，aspect=1和aspect='equal'没有很好的效果。请参见下面的示例和MWE。

使用aspect='auto'的colorbars是正确的高度，但该地块被扭曲：

使用aspect=1或aspect='equal'的曲线是正方形（在这两个轴相等方面），但colorbars被扭曲：

在这两个地块colorbars太远定位为一些理由。我怎样才能得到一个正方形的情节相匹配的高度colorbars？

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MWE

import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.pyplot as plt

def col_plot(params):

    gs, i, data = params

    xarr, yarr, zarr = zip(*data)[0], zip(*data)[1], zip(*data)[2]

    xmin, xmax = min(xarr), max(xarr)
    ymin, ymax = min(yarr), max(yarr)

    #plt.subplot(gs[i], aspect='auto')
    plt.subplot(gs[i], aspect=1)
    #plt.subplot(gs[i], aspect='equal')

    plt.xlim(xmin, xmax)
    plt.ylim(xmin, xmax)
    plt.xlabel('$x axis$', fontsize=20)
    plt.ylabel('$y axis$', fontsize=20)
    # Scatter plot.
    cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')
    SC = plt.scatter(xarr, yarr, marker='o', c=zarr, s=60, lw=0.25, cmap=cm,
        zorder=3)
    # Colorbar.
    ax0 = plt.subplot(gs[i + 1])
    cbar = plt.colorbar(SC, cax=ax0)
    cbar.set_label('$col bar$', fontsize=21, labelpad=-2)

# Generate data.
data0 = np.random.uniform(0., 1., size=(50, 3))
data1 = np.random.uniform(0., 1., size=(50, 3))

# Create the top-level container
fig = plt.figure(figsize=(14, 25))
gs = gridspec.GridSpec(4, 4, width_ratios=[1, 0.05, 1, 0.05])

# Generate plots.
par_lst = [[gs, 0, data0], [gs, 2, data1]]
for pl_params in par_lst:
    col_plot(pl_params)

# Output png file.
fig.tight_layout()
plt.savefig('colorbar_aspect.png', dpi=300)

Answer 1

您可以使用AxesDivider做到这一点。我已经修改你的代码一下，以便使用AxesDivider的。

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

def col_plot(data):

    xarr, yarr, zarr = zip(*data)[0], zip(*data)[1], zip(*data)[2]
    xarr = [2*x for x in xarr]

    xmin, xmax = min(xarr), max(xarr)
    ymin, ymax = min(yarr), max(yarr)

    fig = plt.figure()

    ax0 = fig.add_subplot(111, aspect='equal')

    plt.xlim(xmin, xmax)
    plt.ylim(ymin, ymax)
    plt.xlabel('$x axis$', fontsize=20)
    plt.ylabel('$y axis$', fontsize=20)
    # Scatter plot.
    cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')
    SC = ax0.scatter(xarr, yarr, marker='o', c=zarr, s=60, lw=0.25, cmap=cm,
        zorder=3)

    the_divider = make_axes_locatable(ax0)
    color_axis = the_divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)

    # Colorbar.
    cbar = plt.colorbar(SC, cax=color_axis)
    cbar.set_label('$col bar$', fontsize=21, labelpad=-2)

# Generate data.
data0 = np.random.uniform(0., 1., size=(20, 3))

col_plot(data0)

这里是结果（I改变数据，以便它跨越的范围[0，2]在用于演示目的x方向）：

Answer 2

在Joseph Long's blog有下列很好的解决方案。

1）定义colorbar函数为：

from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

def colorbar(mappable):
    ax = mappable.axes
    fig = ax.figure
    divider = make_axes_locatable(ax)
    cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
    return fig.colorbar(mappable, cax=cax)

2）如果你想使一个彩条通话colorbar(thing)。你的情况：

SC = ax0.scatter(xarr, yarr, marker='o', c=zarr, s=60, lw=0.25, cmap=cm,
    zorder=3)

colorbar(SC)

3），你会得到：