matplotlib 颜色条交替顶部底部标签

Question

首先，这是一个自我回答的问题，因为我相信它在某些情况下会有所帮助，例如在this post 作者试图隐藏所有其他标签以避免文本重叠，一种替代方法可能是交替标签位置，以便保留所有标签并避免重叠（如果没有疯狂标签数量）也是如此，这就是本文旨在解决的问题：

如何制作具有交替顶部和底部标签的matplotlib颜色条？

Answer 1

跳转到一个简单的工作示例：

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

#------------------Get some data------------------
X = numpy.arange(100)
Y = numpy.arange(100)
Z = numpy.arange(100**2).reshape((100,100))

levels=numpy.arange(0,100**2,1000)
ltop=levels[::2]           # labels appear on top
lbot=levels[1:][::2]       # labels appear at bottom

#-----------------------Plot-----------------------
f = plt.figure()
ax = f.gca()

cf = ax.contourf(X,Y,Z,100)
cbar=plt.colorbar(cf,orientation='horizontal',ticks=lbot,drawedges=True)

vmin=cbar.norm.vmin
vmax=cbar.norm.vmax

#-------------Print bottom tick labels-------------
cbar.ax.set_xticklabels(lbot)

#--------------Print top tick labels--------------
for ii in ltop:
    cbar.ax.text((ii-vmin)/(vmax-vmin), 1.5, str(ii), transform=cbar.ax.transAxes, va='bottom', ha='center')

plt.show(block=False)

基本上，底部标签是使用默认方法cbar.ax.set_xticklabels(lbot) 绘制的。对于顶部标签，我使用 cbar.ax.text() 手动添加它们。

剧情如下：

编辑：我的答案的重要更新：

当颜色条有扩展/溢出时，在相关端使用一个三角形来表示值溢出。在这种情况下，顶行刻度标签需要进行一些调整才能与颜色条部分正确对齐。

默认情况下，三角形大小是颜色条轴的 5%，这用于获得适当的偏移和缩放以对齐标签。

请参阅下面的示例，该示例在两端都有扩展。使用我之前的方法，结果是这样的：

顶行的 2 个末端数字与三角形的尖端对齐。如果只有一端有extend，并且轮廓层数很大（>=10左右），错位会越来越严重。

修正后的情节：

这是生成正确绘图的代码：

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

#------------------Get some data------------------
X = numpy.linspace(-1,1,100)
Y = numpy.linspace(-1,1,100)
X,Y=numpy.meshgrid(X,Y)
Z=numpy.sin(X**2)

levels=numpy.linspace(-0.8,0.8,9)

ltop=levels[::2]           # labels appear on top
lbot=levels[1:][::2]       # labels appear at bottom

#-----------------------Plot-----------------------
f = plt.figure()
ax = f.gca()

cf = ax.contourf(X,Y,Z,levels,extend='both')
cbar=plt.colorbar(cf,orientation='horizontal',ticks=lbot,drawedges=True)

#------------Compute top tick label locations------------
vmin=cbar.norm.vmin
vmax=cbar.norm.vmax

if cbar.extend=='min':
    shift_l=0.05
    scaling=0.95
elif cbar.extend=='max':
    shift_l=0.
    scaling=0.95
elif cbar.extend=='both':
    shift_l=0.05
    scaling=0.9
else:
    shift_l=0.
    scaling=1.0

#-------------Print bottom tick labels-------------
cbar.ax.set_xticklabels(lbot)

#--------------Print top tick labels--------------
for ii in ltop:
    cbar.ax.text(shift_l + scaling*(ii-vmin)/(vmax-vmin),
        1.5, str(ii), transform=cbar.ax.transAxes,
        va='bottom', ha='center')

plt.show(block=False)

Answer 2

您可以添加一个双 Axes 对象并在那里设置每个奇数刻度，同时在原始 Axes 上设置每个偶数刻度。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Make the plot
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(5,5))
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
## Trick to have the colorbar of the same size as the plot
box = ax.get_position() 
cax = fig.add_axes([box.xmin, box.ymin - 0.1, box.width, 0.03])
m = ax.matshow(np.random.random(100).reshape(10,10), aspect="auto") # Don't forget auto or the size of the heatmap will change.
cb = plt.colorbar(m, cax=cax, orientation="horizontal")

# Add twin axes 
cax2 = cax.twiny()

# get current positions and values of the ticks.
# OR you can skip this part and set your own ticks instead.
xt = cax.get_xticks()
xtl = [i.get_text() for i in cax.get_xticklabels()]

# set odd ticks on top (twin axe)
cax2.set_xticks(xt[1::2])
cax2.set_xticklabels(xtl[1::2])
# set even ticks on  original axes (note the different object : cb != cax)
cb.set_ticks(xt[::2])
cb.set_ticklabels(xtl[::2])

HTH