修改颜色条的位置，使扩展三角形位于绘图上方答案

【问题标题】：Modify position of colorbar so that extend triangle is above plot修改颜色条的位置，使扩展三角形位于绘图上方
【发布时间】：2021-05-20 18:43:10
【问题描述】：

所以，我必须为需要共享颜色条范围的不同日期制作一堆 contourf 图。这很容易做到，但有时会发生给定日期的最大值高于颜色条范围，并且以我不需要的方式改变了绘图的外观。发生这种情况时，我希望它处理它的方式是在“原始颜色条”上方添加扩展三角形。附图中很清楚。

我需要代码自动运行，现在我只输入数据和颜色条范围并输出图像，所以代码中颜色条的拟合需要是自动的，我不能添加填充因为图形大小会根据要求绘制的区域而变化。

我需要这种行为的原因是因为最终我想制作一个.gif，而我不能让颜色条在那个短视频中移动。我需要在需要时将三角形添加到顶部（和下方），而不会弄乱“主要”颜色条。

谢谢！

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import Normalize, BoundaryNorm
from matplotlib import  cm

###############
## Finds the appropriate option for variable "extend" in fig colorbar
def find_extend(vmin, vmax, datamin, datamax):
    #extend{'neither', 'both', 'min', 'max'}
    if datamin >= vmin:
        if datamax <= vmax:
            extend="neither"
        else:
            extend="max"
    else:
        if datamax <= vmax:
            extend="min"
        else:
            extend="both"
    return extend


###########
vmin=0
vmax=30
nlevels=8
colormap=cm.get_cmap("rainbow")

### Creating data
z_1=30*abs(np.random.rand(5, 5))
z_2=37*abs(np.random.rand(5, 5))
data={1:z_1, 2:z_2}
x=range(5)
y=range(5)


## Plot
for day in [1, 2]:
    fig = plt.figure(figsize=(4,4)) 
    ## Normally figsize=get_figsize(bounds) and bounds is retrieved from gdf.total_bounds 
    ## The function creates the figure size based on the x/y ratio of the bounds
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

    norm=BoundaryNorm(np.linspace(vmin, vmax, nlevels+1), ncolors=colormap.N)
    z=data[day]
    cs=ax.contourf(x, y, z, cmap=cmap, norm=norm, vmin=vmin, vmax=vmax)
    extend=find_extend(vmin, vmax, np.nanmin(z), np.nanmax(z))
    fig.colorbar(cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap), ax=ax, extend=extend)

    plt.close(fig)

【问题讨论】：

调整收缩和纵横参数？但我总是会显示扩展。我不知道你为什么想让他们眨眼/眨眼。
稍后我将使用set_over 和set_under 更改extend 颜色，这就是我需要它在需要时显示的原因。我不知道shrink 参数是否会做任何事情，因为我不确定扩展三角形是否是 y 轴范围、数据值或给定设置宽度的百分比。我在网上看到过长三角形和其他短三角形的图，所以我不确定shrink 是否可行。

标签： python-3.x matplotlib colorbar

【解决方案1】：

您可以这样做：手动在颜色条顶部放置一个三角形：

fig, ax = plt.subplots()
pc = ax.pcolormesh(np.random.randn(20, 20))

cb = fig.colorbar(pc)

trixy = np.array([[0, 1], [1, 1], [0.5, 1.05]])
p = mpatches.Polygon(trixy, transform=cb.ax.transAxes, 
                     clip_on=False, edgecolor='k', linewidth=0.7, 
                     facecolor='m', zorder=4, snap=True)
cb.ax.add_patch(p)
plt.show()

【讨论】：