我想创建一个由九个子图组成的图形。我真的很讨厌我需要分别创建ax1到ax9的事实所以我创建了一个for循环来这样做。但是,当我想要包含一个颜色条时,颜色条位于最后一个子图的右侧。这也在下图中说明:
出了什么问题,我该如何解决?
使用以下代码生成图像:
import numpy
import layout
import matplotlib.pylab as plt
data = numpy.random.random((10, 10))
test = ["ax1", "ax2", "ax3", "ax4", "ax5", "ax6", "ax7", "ax8", "ax9"]
fig = plt.figure(1)
for idx in range(len(test)):
vars()[test[idx]] = fig.add_subplot(3, 3, (idx + 1))
im = ax1.imshow(data)
plt.colorbar(im)
im2 = ax3.imshow(data)
plt.colorbar(im2)
plt.show()
答案 0 :(得分:11)
colorbar接受一个参数ax
"父轴对象(s),新颜色条轴的空间将从该对象中被盗。"在您的代码中,您可以执行类似的操作,在轴旁添加颜色条:
im = ax1.imshow(data)
plt.colorbar(im, ax = ax1)
答案 1 :(得分:3)
我找到了我的问题的答案,导致正确的颜色条与子图间距。请注意,如果subplot和colorbar之间的间距无关紧要,Molly的答案是正确的。
import numpy
import layout
import matplotlib.pylab as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
data = numpy.random.random((10, 10))
test = ["ax1", "ax2", "ax3", "ax4", "ax5", "ax6", "ax7", "ax8", "ax9"]
fig = plt.figure(1)
for idx in range(len(test)):
vars()[test[idx]] = fig.add_subplot(3, 3, (idx + 1))
divider = make_axes_locatable(vars()[test[idx]])
vars()["c" + test[idx]] = divider.append_axes("right", size = "5%", pad = 0.05)
im1 = ax1.imshow(data)
plt.colorbar(im1, cax = cax1)
im2 = ax2.imshow(data)
plt.colorbar(im2, cax = cax2)
im3 = ax3.imshow(data)
plt.colorbar(im3, cax = cax3)
im4 = ax4.imshow(data)
plt.colorbar(im4, cax = cax4)
im5 = ax5.imshow(data)
plt.colorbar(im5, cax = cax5)
im6 = ax6.imshow(data)
plt.colorbar(im6, cax = cax6)
im7 = ax7.imshow(data)
plt.colorbar(im7, cax = cax7)
im8 = ax8.imshow(data)
plt.colorbar(im8, cax = cax8)
im9 = ax9.imshow(data)
plt.colorbar(im9, cax = cax9)
plt.show()
这导致:
答案 2 :(得分:0)
老兄的回答很棒。但是我希望通过使用它来避免复制粘贴:
import numpy
import matplotlib.pylab as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
data = numpy.random.random((10, 10))
test = ["ax1", "ax2", "ax3", "ax4", "ax5", "ax6", "ax7", "ax8", "ax9"]
fig = plt.figure(1)
for idx in range(len(test)):
vars()[test[idx]] = fig.add_subplot(3, 3, (idx + 1))
divider = make_axes_locatable(vars()[test[idx]])
vars()["c" + test[idx]] = divider.append_axes("right", size = "5%", pad = 0.05)
vars()["im" + str(idx)] = vars()[test[idx]].imshow(data)
plt.colorbar(vars()["im" + str(idx)], cax = vars()["c" + test[idx]])
plt.show()
结果是一样的。