我无法让 imshow 图表上的颜色条与图表高度相同，事后没有使用 Photoshop。如何让高度匹配？
【问题讨论】：
fraction 或 shrink args。
标签： python image matplotlib
您可以使用 matplotlib AxisDivider 轻松做到这一点。
链接页面中的示例也可以在不使用子图的情况下工作：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as np
plt.figure()
ax = plt.gca()
im = ax.imshow(np.arange(100).reshape((10,10)))
# create an axes on the right side of ax. The width of cax will be 5%
# of ax and the padding between cax and ax will be fixed at 0.05 inch.
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
plt.colorbar(im, cax=cax)
【讨论】：
plt.title添加一个标题，它将显示在右边。有没有办法克服这个问题？
plt.title。这将使标题至少以主要人物为中心......
当您创建 colorbar 时，请尝试使用分数和/或收缩参数。
来自文档：
分数 0.15;用于颜色条的原始轴的分数
缩小 1.0;缩小颜色条的分数
【讨论】：
colorbar() 函数或方法的参数。
这种组合（以及接近这些的值）似乎“神奇地”让我保持颜色条按比例缩放到绘图，无论显示器大小。
plt.colorbar(im,fraction=0.046, pad=0.04)
它也不需要共享可以使绘图不方形的轴。
【讨论】：
im_ratio = data.shape[0]/data.shape[1] plt.colorbar(im,fraction=0.046*im_ratio, pad=0.04) 其中data 是您的图像。
shrink 关键字参数，默认为1.0，也可能对进一步微调有用。我发现shrink=0.9 在我有两个并排的方形子图时帮助得到了它。
@bogatron 已经给出了matplotlib docs 建议的答案，它产生了正确的高度，但它引入了一个不同的问题。 现在颜色条的宽度（以及颜色条和绘图之间的空间）随着绘图的宽度而变化。 也就是说，颜色条的纵横比不再是固定的了。
要获得正确的高度和给定的纵横比，您必须深入挖掘神秘的axes_grid1 模块。
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable, axes_size
import numpy as np
aspect = 20
pad_fraction = 0.5
ax = plt.gca()
im = ax.imshow(np.arange(200).reshape((20, 10)))
divider = make_axes_locatable(ax)
width = axes_size.AxesY(ax, aspect=1./aspect)
pad = axes_size.Fraction(pad_fraction, width)
cax = divider.append_axes("right", size=width, pad=pad)
plt.colorbar(im, cax=cax)
请注意，这指定了颜色条 w.r.t 的 宽度。图的 height（与之前的图的 width 形成对比）。
现在可以将颜色条和绘图之间的间距指定为颜色条宽度的一部分，恕我直言，这是一个比图形宽度的一部分更有意义的数字。
更新：
我创建了an IPython notebook on the topic，将上面的代码打包成一个易于重用的函数：
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)
可以这样使用：
im = plt.imshow(np.arange(200).reshape((20, 10)))
add_colorbar(im)
【讨论】：
上述所有解决方案都很好，但我最喜欢@Steve 和@bejota 的解决方案，因为它们不涉及花哨的调用并且是通用的。
通用是指适用于任何类型的轴，包括GeoAxes。例如，如果您有映射轴：
projection = cartopy.crs.UTM(zone='17N')
ax = plt.axes(projection=projection)
im = ax.imshow(np.arange(200).reshape((20, 10)))
打电话给
cax = divider.append_axes("right", size=width, pad=pad)
将失败：KeyException: map_projection
因此，使用所有类型的轴处理颜色条大小的唯一通用方法是：
ax.colorbar(im, fraction=0.046, pad=0.04)
使用 0.035 到 0.046 的分数以获得最佳尺寸。但是，fraction 和 paddig 的值需要进行调整以最适合您的绘图，并且会根据颜色条的方向是垂直位置还是水平位置而有所不同。
【讨论】：
fraction 和pad 不能产生足够的结果时，我们也可以添加shrink 参数。
感谢以上所有答案。但是，就像一些答案和 cmets 指出的那样，axes_grid1 模块无法解决 GeoAxes，而调整 fraction、pad、shrink 和其他类似参数不一定能给出非常精确的顺序，这真的很困扰我。我相信为colorbar 提供自己的axes 可能是解决上述所有问题的更好解决方案。
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)
后来，我发现matplotlib.pyplot.colorbar official documentation 也提供了ax 选项，它们是现有的轴，将为颜色条提供空间。因此，它对于多个子图很有用，见下文。
fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(12,8)) # Caution, figsize will also influence positions.
im1 = ax[0].imshow(np.arange(100).reshape((10,10)), vmin = -100, vmax =100)
im2 = ax[1].imshow(np.arange(-100,0).reshape((10,10)), vmin = -100, vmax =100)
fig.colorbar(im1, ax=ax)
同样，您也可以通过指定 cax 来实现类似的效果，从我的角度来看，这是一种更准确的方式。
fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(12,8))
im1 = ax[0].imshow(np.arange(100).reshape((10,10)), vmin = -100, vmax =100)
im2 = ax[1].imshow(np.arange(-100,0).reshape((10,10)), vmin = -100, vmax =100)
cax = fig.add_axes([ax[1].get_position().x1-0.25,ax[1].get_position().y0,0.02,ax[0].get_position().y1-ax[1].get_position().y0])
fig.colorbar(im1, cax=cax)
【讨论】：
另一种选择是
shrink=0.7, aspect=20*0.7
shrink 缩放高度和宽度，但 aspect 参数恢复原始宽度。默认纵横比为 20。0.7 是凭经验确定的。
【讨论】：