python - 在不操作子图的情况下使用 axes_grid1

Question

我想在我的一个子图旁边使用axes_grid1. 问题是，调用make_axes_locatable操纵我的子图，使其不再具有与其他图相同的大小。

这是我的问题的最小工作示例。

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

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(15,5))
_ax = ax[0,:].flatten('C')
values_x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
values_y = np.sin(values_x)
vmax = np.amax(values_x)
vmin = np.amin(values_x)
s = 1
ticks_rotation = 10
ticks_num = 5
_ax = ax[0,:].flatten('C')
plot_w = _ax[0].scatter(values_x, values_y, c=values_x, cmap='rainbow', vmin=vmin, vmax=vmax, s=s)
plot_v = _ax[1].scatter(values_x, values_y, c=values_x, cmap='rainbow', vmin=vmin, vmax=vmax, s=s)
_ax = ax[1,:].flatten('C')
plot_w = _ax[0].scatter(values_x, values_y, c=values_x, cmap='rainbow', vmin=vmin, vmax=vmax, s=s)
plot_v = _ax[1].scatter(values_x, values_y, c=values_x, cmap='rainbow', vmin=vmin, vmax=vmax, s=s)

divider = make_axes_locatable(_ax[1])
cax = divider.append_axes('right', size='5%', pad=0.05)
v_delta = (vmax - vmin)*0.1
ticks = np.linspace(vmin+v_delta,vmax-v_delta,ticks_num)
cbar = fig.colorbar(plot_v, cax=cax, orientation='vertical', ticks=ticks)
cbar.ax.set_yticklabels(np.around(ticks,decimals=1), rotation=ticks_rotation,rotation_mode='default')
plt.show()

我想要的实际上是所有大小相同的子图，旁边有漂亮的颜色。有什么建议么？

编辑：我真的只想在右下角的子图之外有颜色条，而不是这样。

标签： pythonpython-3.xmatplotlibsubplot

Answer 1

如果你不喜欢 using axes_grid1，我个人更喜欢使用GridSpec来完成这类工作。

gridspec是一个模块，它指定图中子图的位置。

网格规范

指定将放置子图的网格的几何形状。需要设置网格的行数和列数。可选地，可以调整子图布局参数（例如，左、右等）。

import matplotlib.gridspec as gs

gs0 = gs.GridSpec(2, 3, width_ratios=[20,20,1])
fig = plt.figure(figsize=(10,4))
ax1 = fig.add_subplot(gs0[0,0])
ax2 = fig.add_subplot(gs0[0,1])
ax3 = fig.add_subplot(gs0[1,0])
ax4 = fig.add_subplot(gs0[1,1])
cax = fig.add_subplot(gs0[:,2])


values_x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
values_y = np.sin(values_x)

for ax in [ax1,ax2,ax3,ax4]:
    plot_w = ax.scatter(values_x, values_y, c=values_x, cmap='rainbow', s=1)

cbar = fig.colorbar(plot_w, cax=cax, orientation='vertical')