独立色条（matplotlib）

Question

我正在使用matplotlib在python中渲染一些图形，并将它们包含在LaTeX文件中（使用LaTex的漂亮的表格对齐而不是摆弄matplotlib的ImageGrid等）。 我想使用savefig创建并保存独立的颜色栏，而无需使用imshow。

（vlim, vmax参数以及cmap可以明确提供）

我能找到的唯一方法是非常复杂的（根据我的理解）在画布上绘制一个硬编码的矩形： http://matplotlib.org/examples/api/colorbar_only.html

是否有一种优雅的方法可以使用matplotlib创建独立的颜色条？

Answer 1

您可以创建一些虚拟图像然后隐藏它的斧头。在自定义轴中绘制颜色条。

import pylab as pl
import numpy as np

a = np.array([[0,1]])
pl.figure(figsize=(9, 1.5))
img = pl.imshow(a, cmap="Blues")
pl.gca().set_visible(False)
cax = pl.axes([0.1, 0.2, 0.8, 0.6])
pl.colorbar(orientation="h", cax=cax)
pl.savefig("colorbar.pdf")

结果：

Answer 2

使用与HYRY的答案相同的想法，如果你想要一个＆＃34;独立的＆＃34; colorbar在某种意义上说它与图形上的项目无关（与它们的着色方式没有直接关系），您可以执行以下操作：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# create dummy invisible image
# (use the colormap you want to have on the colorbar)
img = plt.imshow(np.array([[0,1]]), cmap="Oranges")
img.set_visible(False)

plt.colorbar(orientation="vertical")

# add any other things you want to the figure.
plt.plot(np.random.rand(30))

Answer 3

对http://matplotlib.org/examples/api/colorbar_only.html的引用为我解决了这一问题。该示例有点冗长，因此这是制作独立颜色条（供后代使用）的简单方法...

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.1])

cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, orientation='horizontal', 
                               cmap='RdBu')

plt.savefig('just_colorbar', bbox_inches='tight')

当然，您可以指定颜色栏的许多其他方面

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.05, 0.80, 0.9, 0.1])

cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, orientation='horizontal', 
                               cmap='gist_ncar',
                               norm=mpl.colors.Normalize(0, 10),  # vmax and vmin
                               extend='both',
                               label='This is a label',
                               ticks=[0, 3, 6, 9])

plt.savefig('just_colorbar', bbox_inches='tight')

Answer 4

此解决方案还可独立于ax的内容绘制颜色条。 只需设置fraction = .05。

代码

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1, 1)

fraction = 1  # .05

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-3, vmax=99)
cbar = ax.figure.colorbar(
            mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap='Blues'),
            ax=ax, pad=.05, extend='both', fraction=fraction)

ax.axis('off')
plt.show()

Answer 5

所以，基于this answer here，如果你像我一样想要避免这个丑陋的假plt.imshow（），你可以基本上两行做到这一点：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots()
col_map = plt.get_cmap('nipy_spectral')
mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=col_map, orientation = 'vertical')

# As for a more fancy example, you can also give an axes by hand:
c_map_ax = fig.add_axes([0.2, 0.8, 0.6, 0.02])
c_map_ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
c_map_ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)

# and create another colorbar with:
mpl.colorbar.ColorbarBase(c_map_ax, cmap=col_map, orientation = 'horizontal')

picture of resulting figure