设置 Matplotlib 颜色条大小以匹配图形

先决条件： Matplotlib

需要匹配图形或图像的颜色条大小才能获得良好的可视化效果。这可以使用以下任何一种方法来实现。

方法 1：使用分数参数

colorbar()中的分数参数用于设置颜色条的大小。使用它，我们可以将颜色条大小与图形匹配为：

• 如果使用垂直颜色条，则分数=0.047 * (height_of_image / width_of_image)
• 如果使用水平颜色条，则分数=0.047 * (width_of_image / height_of_image)

方法

• 导入模块
• 绘制图形
• 设置分数参数
• 绘制颜色条
• 显示图

示例 1：

Python3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# Plot an image
a = np.random.random((10, 20))
plt.imshow(a, cmap='gray')
 
# Calculate (height_of_image / width_of_image)
im_ratio = a.shape[0]/a.shape[1]
 
# Plot vertical colorbar
plt.colorbar(fraction=0.047*im_ratio)
plt.show()

输出：

示例 2：

蟒蛇3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# Plot an image
a = np.random.random((10, 20))
plt.imshow(a, cmap='gray')
 
# Calculate (width_of_image/height_of_image)
im_ratio = a.shape[1]/a.shape[0]
 
# Plot horizontal colorbar
plt.colorbar(orientation="horizontal", fraction=0.047*im_ratio)
plt.show()

输出：

方法二：使用axes_grid1工具包

Axis_grid1 提供了一个辅助函数make_axes_locatable() ，它接受一个现有的轴实例并为其创建一个分隔符。它提供了append_axes()方法，该方法在原始轴的给定侧（“顶部”、“右侧”、“底部”和“左侧”）创建一个新轴。

方法：

• 导入模块
• 绘图图像
• 使用make_axes_locatable()划分现有轴实例
• 使用append_axes()创建新轴
  • 使用“顶部”或“底部”作为水平颜色条
  • 使用“左侧”或“右侧”作为垂直颜色条
• 在创建的轴上绘制颜色条

示例 1：

蟒蛇3

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as np
 
# Plot image on axes ax
ax = plt.gca()
img = np.random.random((10, 20))
im = plt.imshow(img, cmap='gray')
 
# Divide existing axes and create new axes
# at bottom side of image
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("bottom", size="5%", pad=0.25)
 
# Plot horizontal colorbar
plt.colorbar(im, orientation="horizontal", cax=cax)
plt.show()

输出：

示例 2：

蟒蛇3

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as np
 
# Plot image on axes ax
ax = plt.gca()
img = np.random.random((10, 20))
im = plt.imshow(img, cmap='gray')
 
# Divide existing axes and create
# new axes at right side of image
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.15)
 
# Plot vertical colorbar
plt.colorbar(im, cax=cax)
plt.show()

输出：

方法 3：使用 add_axes() 方法

使用add_axes()方法为颜色条提供自己的轴，可以是一种获得与给定图像匹配的颜色条的方法。

方法：

• 绘制图形
• 使用带有位置参数的add_axes()方法创建轴：
  • 对于图像右侧的垂直颜色条：
    • 左：颜色条的左点=图像的右端位置
    • 底部：颜色条的底点=图像的底端位置
    • 宽度：颜色条的宽度
    • 高度：颜色条的高度=图像的高度
  • 对于水平颜色条 在图像底部：
    • 左：颜色条的左点=图像的左端位置
    • 底部：颜色条的底点=图像的底端位置
    • 宽度：颜色条的宽度=图像的宽度
    • 高度：颜色条的高度
• 在创建的轴上绘制颜色条

示例 1：

蟒蛇3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# Plot image
fig = plt.figure()
ax = plt.axes()
img = np.random.random((10, 20))
im = plt.imshow(img, cmap='gray')
 
# Create new axes according to image position
cax = fig.add_axes([ax.get_position().x1+0.01,
                    ax.get_position().y0,
                    0.02,
                    ax.get_position().height])
 
# Plot vertical colorbar
plt.colorbar(im, cax=cax)
plt.show()

输出：

示例 2：

蟒蛇3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# Plot an image
fig = plt.figure()
ax = plt.axes()
img = np.random.random((10, 20))
im = plt.imshow(img, cmap='gray')
 
# Create new axes according to image position
cax = fig.add_axes([ax.get_position().x0,
                    ax.get_position().y0-0.08,
                    ax.get_position().width,
                    0.02])
 
# Plot horizontal colorbar on created axes
plt.colorbar(im, orientation="horizontal", cax=cax)
plt.show()

输出：