使用 matplotlib 使用 subplots 和 colorbar 将 x 轴与 sharex 对齐

Question

我正在尝试使用 pyplot 创建一组具有共享 x 轴的子图。当图表很简单并且所有 x 轴都对齐很好时，这一切都很好。但是，当我包含一个包含颜色条的子图时，这会压缩该特定子图的宽度以包含颜色条，从而导致子图不再共享 x 轴。

我已经在网上搜索过，但没有成功。我尝试了几种不同的方法，但最简单的例子包括在下面。我在每个子图中绘制完全相同的数据，但用颜色条绘制一个。您可以看到数据不再沿 x 轴对齐。

提前感谢您的帮助！

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

x = np.linspace(0, 10, num=100)
y = x ** 2 + 10 * np.random.randn(100)


f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(8,12))

im1 = ax1.scatter(x, y, c=y, cmap='magma')
divider = make_axes_locatable(ax1)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=.05)

plt.colorbar(im1, cax=cax)

im2 = ax2.plot(x, y,'.')

plt.show()

Answer 1

您可以在创建子图时考虑颜色条的需要。不使用分隔线，而是使用gridspec_kw 生成四个不同宽度的子图。然后，您可以删除第二个子图不需要的 cax：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, num=100)
y = x ** 2 + 10 * np.random.randn(100)



##creating four subplots with unequally divided widths:
f, axes = plt.subplots(
    2,2, sharex='col', figsize=(8,12),
    gridspec_kw = {'width_ratios' : (10,1)},
)
ax1,ax2 = axes[:,0]

##remove unneeded Axes instance:
axes[1,1].remove()

im1 = ax1.scatter(x, y, c=y, cmap='magma')
plt.colorbar(im1, cax=axes[0,1])

im2 = ax2.plot(x, y,'.')

f.savefig('sharex_colorbar.png')

结果如下：

作为删除 unneded subplot 实例的替代方法，您还可以首先显式生成 gridspec 并仅生成所需的 subplot。如果您有很多地块，这可能更合适：

from matplotlib.gridspec import GridSpec
gs = GridSpec(nrows=2, ncols=2, width_ratios = (10,1))
f = plt.figure(figsize=(8,12))

ax1 = f.add_subplot(gs[0,0])
ax2 = f.add_subplot(gs[1,0],sharex=ax1)
cax = f.add_subplot(gs[0,1])

im1 = ax1.scatter(x, y, c=y, cmap='magma')
plt.colorbar(im1, cax=cax)

Answer 2

这是一种很老套的方法。

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

x = np.linspace(0, 10, num=100)
y = x ** 2 + 10 * np.random.randn(100)


f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(8,12))

im1 = ax1.scatter(x, y, c=y, cmap='magma')
divider = make_axes_locatable(ax1)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=.05)

plt.colorbar(im1, cax=cax)

im2 = ax2.plot(x, y,'.')
divider2 = make_axes_locatable(ax2)
cax2 = divider2.append_axes("right", size="5%", pad=.05)
cax2.remove()
plt.show()

结果

Answer 3

建议使用constrained_layout=True：https://matplotlib.org/stable/tutorials/intermediate/constrainedlayout_guide.html

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, num=100)
y = x ** 2 + 10 * np.random.randn(100)

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(8,12),
        constrained_layout=True)
im1 = ax1.scatter(x, y, c=y, cmap='magma')
f.colorbar(im1, ax=ax1)
im2 = ax2.plot(x, y,'.')