如何在不同的子图中绘制轮廓颜色条 - matplotlib

Question

这是一个与"How to plot pcolor colorbar in a different subplot - matplotlib" 非常相似的问题。我正在尝试在单独的子图中绘制一个填充的等高线图和一个带有共享轴和颜色条的线图（即，它不会占用 contourf 轴的空间，因此会破坏 x 轴共享）。但是，我的代码中的 x 轴不能很好地重新缩放：

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

z = np.random.rand(20, 20)
x, y = np.arange(20), np.arange(20)
y2 = np.random.rand(20)
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
gs = mpl.gridspec.GridSpec(2, 2, height_ratios=[1, 2], width_ratios=[2, 1])
ax1 = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 0], sharex=ax1)
ax3 = fig.add_subplot(gs[1, 1])
cont = ax1.contourf(x, y, z, 20)
plt.tick_params(which='both', top=False, right=False)
ax2.plot(x, y2, color='g')
plt.tick_params(which='both', top=False, right=False)
cbar = plt.colorbar(cont, cax=ax3)
cbar.set_label('Intensity', rotation=270, labelpad=20)
plt.tight_layout()
plt.show()

这会产生一个从 0 到 20（含）而不是 0 到 19 的 x 轴，这意味着填充的等高线图中存在难看的空白。在上面的代码中注释掉 sharex=ax1 意味着等高线图的 x 轴缩放得很好，但对于上面的线图则没有，plt.tick_params 代码对任一轴都没有影响。

有没有办法解决这个问题？

Answer 1

您还可以关闭 x 轴的自动缩放，以便在此轴上随后调用 plot 以保持 contourf 和 sharex=True 设置的范围：

ax2.set_autoscalex_on(False)

这甚至在您调用 ax2.plot() 之前就已经出现了，我认为这比调用 ax2.set_xlim(0, 19) 更好，因为您不需要知道可能需要的 x 轴的实际限制是多少。

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import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
 
z = np.random.rand(20, 20)
x, y = np.arange(20), np.arange(20)
y2 = np.random.rand(20)
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
gs = mpl.gridspec.GridSpec(2, 1, height_ratios=[1, 2], width_ratios=[2])
ax1 = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 0], sharex=ax1)
cont = ax1.contourf(x, y, z, 20)
plt.tick_params(which='both', top=False, right=False)

ax2.set_autoscalex_on(False)
ax2.plot(x, y2, color='g')

axins = inset_axes(ax1,
           width="5%", # width = 10% of parent_bbox width
           height="100%", # height : 50%
           loc=6,
           bbox_to_anchor=(1.05, 0., 1, 1),
           bbox_transform=ax1.transAxes,
           borderpad=0,
       )

cbar = plt.colorbar(cont, cax=axins)
plt.show()

Answer 2

您可以为此使用 inset_axes 而无需添加另一个轴。

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

z = np.random.rand(20, 20)
x, y = np.arange(20), np.arange(20)
y2 = np.random.rand(20)
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
gs = mpl.gridspec.GridSpec(2, 2, height_ratios=[1, 2], width_ratios=[2, 1])
ax1 = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[0, 0], sharex=ax1)
cont = ax1.contourf(x, y, z, 20)
plt.tick_params(which='both', top=False, right=False)
ax2.plot(x, y2, color='g')
plt.tick_params(which='both', top=False, right=False)




axins = inset_axes(ax1,
               width="5%", # width = 10% of parent_bbox width
               height="100%", # height : 50%
               loc=6,
               bbox_to_anchor=(1.05, 0., 1, 1),
               bbox_transform=ax1.transAxes,
               borderpad=0,
           )

cbar = plt.colorbar(cont, cax=axins)
plt.savefig('figure.jpg',bbox_inches='tight',dpi=200)