定位颜色条和第二个y轴（matplotlib）

Question

我正在尝试绘制一个带有两个y轴并在其旁边带有颜色条的图。但是，我的第二个y轴的标签将不会显示，并且在正确设置颜色条时遇到了一些麻烦。我的代码可以在下面找到：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm #colormap
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
from matplotlib.transforms import Transform
from matplotlib.ticker import (
    AutoLocator, AutoMinorLocator)

x = np.linspace(-2.5, 2.5, 100)
y = np.linspace(-2.5, 2.5, 100)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)

std_x = 1.
std_y = 1.
A = 10
Gaussian = A * np.exp(-(xx**2/(2*std_x**2) + yy**2/(2*std_y**2)))

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
im = plt.imshow(Gaussian)
ax.set_xlabel("[m]")
ax.set_ylabel("[m]")
ax_new = ax.twinx().twiny()
ticks = np.linspace(0, 1, 5)
ticklabels = np.round(np.arctan(ticks*512/1e3)*3600) #hardcoded
plt.xticks(ticks, ticklabels)
plt.yticks(ticks, ticklabels)
ax_new.set_xlabel("arcsec")
ax_new.set_ylabel("arcsec")
ax_new.set_title("Atmosphere Structure", fontsize=20)
divider = make_axes_locatable(ax_new)
# on the figure total in percent [left, bottom, width, height]
cax = fig.add_axes([0.95, 0.1, 0.02, 0.75])
colorbar_1 = fig.colorbar(im, cax=cax)
colorbar_1.set_label('pwv in mm', labelpad=-10, y=1.05, rotation=0)
plt.show()

经过很多微调，该图现在看起来像这样（为简单起见，我使用高斯曲线）：

颜色条仍然略有未对准，现在我定位颜色条的方式感觉像是快速修复，而不是好的解决方案。有谁知道如何以“清洁” /更好的方式做到这一点？有人知道如何使ylabel出现在显示权（ax_new.set_ylabel("arcsec")）上吗？

我尝试了Plot multiple y-axis AND colorbar in matplotlib中提出的解决方案，但是以某种方式对我不起作用。

编辑： 当我将cax = fig.add_axes([0.95, 0.1, 0.02, 0.75])替换为cax = divider.append_axes("right", size="4%", pad="10%")时，得到以下图像：

编辑2：

我也尝试过使用secondary_xaxis，可以在下面的代码中看到

def m2deg(x):
    arcsec = np.arctan(x*512/1e3)*180/np.pi
    return arcsec

def deg2m(x):
    m = np.tan(x/(512)*np.pi/180)*1e3
    return m

secax = ax.secondary_xaxis('top', functions=(m2deg, deg2m))
secax2 = ax.secondary_yaxis('right', functions=(m2deg, deg2m))
secax.set_label("degrees")
secax2.set_label("degrees")

它给了我下面的图片：

再次

不会显示轴标签，并且刻度线没有正确的值（tan（0 /（512）* pi / 180）* 1e3 = 0，而arctan（0 * 512 / 1e3）* 180 / pi = 0，因此所有0必须对齐）。

Answer 1

尝试constrained_layout吗？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm #colormap

x = np.linspace(-2.5, 2.5, 100)
y = np.linspace(-2.5, 2.5, 100)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)

std_x = 1.
std_y = 1.
A = 10
Gaussian = A * np.exp(-(xx**2/(2*std_x**2) + yy**2/(2*std_y**2)))

fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
im = ax.imshow(Gaussian)
ax_new = ax.twinx().twiny()
ticks = np.linspace(0, 1, 5)
ticklabels = np.round(np.arctan(ticks*512/1e3)*3600) #hardcoded
plt.xticks(ticks, ticklabels)
plt.yticks(ticks, ticklabels)
ax_new.set_xlabel("arcsec")
ax_new.set_ylabel("arcsec")
ax_new.set_title("Atmosphere Structure", fontsize=20)
colorbar_1 = fig.colorbar(im)
colorbar_1.set_label('pwv in mm', labelpad=-10, y=1.05, rotation=0)
plt.show()