在带有子图的geopandas图中添加图例，改变图的大小。

Question

我想用matplotlib子图绘制两幅GeoPandas图。这两张图有相同的图例，因此我只想有一个图例。然而，如果我在其中一张GeoPandas图上添加图例，那么该图就会变得略小。这是个问题，因为两张图的大小不同。

下面是我的代码。

fig,ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12,8))
sealand_grid.plot(column=sealand_grid['p_2012'], 
                  ax=ax[0],
                  cmap='magma')
sealand_grid.plot(column=sealand_grid['p_2013'], 
                  ax=ax[1],
                  cmap='magma', 
                  legend=True,
                  legend_kwds={'shrink': 0.3})
ax[0].set_title('Housing prices 2012', fontsize=18)
ax[1].set_title('Housing prices 2013', fontsize=18)
fig.patch.set_facecolor('xkcd:white')
ax[0].axis('off')
ax[1].axis('off')
fig.tight_layout()

这里是我的代码： sealand_grid 是我的GeoPandas-dataframe，和 p_2012 和 p_2013 是绘制在两张地图上的变量。

如何让两张图大小一样，同时只有一个图例？

Answer 1

为了重现你的问题，我使用了这段代码，基本上显示了同样的结果：由于颜色条的原因，右边的图像比左边的略小。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

D2012 = np.random.rand(10, 10)
D2013 = np.random.rand(10, 10)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (16,8))

P2012 = ax1.imshow(D2012,
             cmap = 'magma')
P2013 = ax2.imshow(D2013,
             cmap = 'magma')

ax1.set_title('2012', fontsize = 18)
ax2.set_title('2013', fontsize = 18)
ax1.axis('off')
ax2.axis('off')
plt.colorbar(P2013)

plt.show()

这就有了这个图。

我用这个方法解决了

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

D2012 = np.random.rand(10, 10)
D2013 = np.random.rand(10, 10)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (16,8))
ax3 = fig.add_axes([0.85, 0.1, 0.1, 0.8])

P2012 = ax1.imshow(D2012,
             cmap = 'magma')
P2013 = ax2.imshow(D2013,
             cmap = 'magma')

ax1.set_title('2012', fontsize = 18)
ax2.set_title('2013', fontsize = 18)
ax1.axis('off')
ax2.axis('off')
ax3.axis('off')
plt.colorbar(P2013, ax = ax3)

plt.show()

就得到了这个图：

基本上，我增加了第三个轴，把它关掉，然后把颜色条加进去。你需要注意这第三个轴的位置与方法里面的参数。fig.add_axes([0.85, 0.1, 0.1, 0.8]). 我知道这肯定不是最优雅的解决方案。

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编辑

一个更稳健和优雅的解决方案是保留两个轴，但在定义它们时设置它们的大小和位置。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

D2012 = np.random.rand(10, 10)
D2013 = np.random.rand(10, 10)

fig = plt.figure(figsize = (16,8))
ax1 = fig.add_axes([0, 0.2, 0.6, 0.6])
ax2 = fig.add_axes([0.4, 0.2, 0.6, 0.6])

P2012 = ax1.imshow(D2012,
             cmap = 'magma')
P2013 = ax2.imshow(D2013,
             cmap = 'magma')

ax1.set_title('2012', fontsize = 18)
ax2.set_title('2013', fontsize = 18)
ax1.axis('off')
ax2.axis('off')
plt.colorbar(P2013)

plt.show()

这样就有了这个图。

在这种情况下，你必须注意两个轴的位置和大小与这些线。

ax1 = fig.add_axes([0, 0.2, 0.6, 0.6])
ax2 = fig.add_axes([0.4, 0.2, 0.6, 0.6])

Answer 2

一种方法是创建一个专属的轴来绘制颜色条。所以为2个需要的图创建了3个轴。这里是可运行的代码和产生的图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# create simple data for demo plot
data = np.arange(100, 0, -1).reshape(10, 10)

# figsize plays important role; must set it wide enough
# here 3 axes are created
# the width ratio of the 3rd axes must be small to get good result (here = .03)
fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(9.5, 4), gridspec_kw={"width_ratios":[0.4535, 0.4535, 0.03]})

# first 2 axes are used to plot images
im0 = ax[0].imshow(data, cmap='bone')
im1 = ax[1].imshow(data, cmap='bone')

# The third axes, ax[2] is exclusive to the color bar
# When cax id specified, 'shrink' and 'aspect' properties are ignored
cb = fig.colorbar(im0, cax=ax[2], orientation='vertical')

plt.show()

采用这种方法，色条可以放在3个轴中的任何一个轴上，但你必须相应地修改代码才能完成。