使用带有辅助 y 轴的颜色条

Question

我正在尝试将颜色条添加到具有辅助 y 轴的图表中。下面给出了我的困难的一个最小的例子。问题是我无法将颜色条添加到 AxesSubplot 对象，并直接将其添加为 plt.colorbar 将其放在我的图形顶部 - 看看它如何与最右边的 y 轴重叠。我怎样才能解决这个问题？干杯。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.interpolate

time=[]
temp=[]
temp_f=[]
height=[]
for ti in np.arange( 0, 10, 0.5 ):
    for te in np.arange( -12, 12, 0.5 ):
        height.append( np.sqrt(1+ti)/(1+te*te)+ti*te/12.5 )
        time.append(ti)
        temp.append(te)
        temp_f.append( 32+9.0*te/5)

time=np.array(time)
temp=np.array(temp)
temp_f=np.array(temp_f)
height=np.array(height)

xi, yi = np.linspace(time.min(), time.max(),25), np.linspace(temp.min(), temp.max(), 25)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

rbf = scipy.interpolate.Rbf(time, temp, height, function='linear')
zi = rbf(xi, yi)

fig = plt.figure()
ax1 = plt.gca()
ax1.set_xlabel( "Time (s)" )
ax1.set_ylabel( "Celsius" )

ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylabel( "Fahrenheit" )
ax2.set_ylim( [temp_f.min(), temp_f.max()] )

img = ax1.imshow( zi, vmin=height.min(), vmax=height.max(), origin='lower', 
       extent=[time.min(), time.max(), temp.min(), temp.max()],
       aspect='auto', cmap='YlOrRd')

plt.colorbar(img, label=r"Height (cm)",format='%1.1f', ax=ax1)

plt.show()

Answer 1

见positioning the colorbar。

您可以通过以下方式手动指定颜色条的位置：

cbaxes = fig.add_axes([1, 0.15, 0.03, 0.7])
plt.colorbar(img, label=r"Height (cm)",format='%1.1f', ax=ax1, cax=cbaxes)

Answer 2

plt.colorbar 可以很好地处理带有一个轴的简单绘图。对于更复杂的设置，它可能会感到困惑。所以最好手动设置颜色条的轴。您可以为此使用subplots 函数。通过提供gridspec_kw，您可以告诉底层GridSpec 对象您希望如何指定宽度：

fig, [ax1, cax] = plt.subplots(1,2, gridspec_kw=dict(width_ratios=[10,1]))

在创建颜色条时，您要指定用于在以下位置创建颜色条的轴：

plt.colorbar(img, label=r"Height (cm)",format='%1.1f', ax=ax1, cax=cax)

完整的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.interpolate

time=[]
temp=[]
temp_f=[]
height=[]
for ti in np.arange( 0, 10, 0.5 ):
    for te in np.arange( -12, 12, 0.5 ):
        height.append( np.sqrt(1+ti)/(1+te*te)+ti*te/12.5 )
        time.append(ti)
        temp.append(te)
        temp_f.append( 32+9.0*te/5)

time=np.array(time)
temp=np.array(temp)
temp_f=np.array(temp_f)
height=np.array(height)

xi, yi = np.linspace(time.min(), time.max(),25), np.linspace(temp.min(), temp.max(), 25)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

rbf = scipy.interpolate.Rbf(time, temp, height, function='linear')
zi = rbf(xi, yi)

fig, [ax1, cax] = plt.subplots(1,2, gridspec_kw=dict(width_ratios=[10,1]))
ax1.set_xlabel( "Time (s)" )
ax1.set_ylabel( "Celsius" )

ax2 = ax1.twinx()
ax2.set_ylabel( "Fahrenheit" )
ax2.set_ylim( [temp_f.min(), temp_f.max()] )

img = ax1.imshow( zi, vmin=height.min(), vmax=height.max(), origin='lower', 
       extent=[time.min(), time.max(), temp.min(), temp.max()],
       aspect='auto', cmap='YlOrRd')

plt.colorbar(img, label=r"Height (cm)",format='%1.1f', ax=ax1, cax=cax)

plt.show()

你得到：