Matplotlib 如何绘制独立的颜色条

在数据可视化过程中，颜色条（colorbar）常常是必不可少的一部分。Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，在绘制颜色条方面提供了多种灵活的方案。本篇文章将重点介绍在Matplotlib中如何绘制独立的颜色条。

Matplotlib颜色条简介

使用Matplotlib绘制颜色条有两种方式：
1. 在图形绘制时，将颜色条作为图像的一部分；
2. 独立绘制颜色条，不与图形绑定，在需要时单独插入到图形。

第一种方式在许多情况下很好用，但有时候我们需要绘制多个图形并分别附上和颜色相关的标度，此时第二种方式显得更为便利。

对于第一种方式，我们可以使用Matplotlib提供的colorbar()函数完成。在绘制图形时，只需要在绘制完成后调用colorbar()函数即可根据数据自动生成相应标度。如下例所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(x, y):
    return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(Z, cmap="coolwarm")
fig.colorbar(im)

plt.show()

以上代码将生成一个二维函数的表面图，并自动添加颜色条。

而在我们需要绘制独立的颜色条时，我们需要使用一些额外的功能。

独立的颜色条

在绘制不与图形绑定的颜色条时，我们可以使用函数matplotlib.colorbar.ColorbarBase()或matplotlib.colorbar.make_axes()来创建一个单独的颜色条。其中：
– matplotlib.colorbar.ColorbarBase()创建一个在给定的坐标轴上的颜色条；
– matplotlib.colorbar.make_axes()为一个当前图形添加坐标轴。

接下来我们将分别详细介绍这两种方式。

`matplotlib.colorbar.ColorbarBase()`

我们可以使用plt.subplots()来创建自定义的颜色条轴，如下例所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1))
fig.subplots_adjust(bottom=0.5)

cmap = mpl.cm.get_cmap('coolwarm')
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=cmap, norm=norm, orientation='horizontal')
cb.set_label('Some Units')

需要注意的是，使用ColorbarBase()时我们需要手动调整图像的位置和大小。

`matplotlib.colorbar.make_axes()`

这种方法允许我们将颜色条绘制在原图像下方、左侧或右侧，如下面的例子所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 在图像右侧建立颜色条
cax, _ = mpl.colorbar.make_axes(ax)
cmap = mpl.cm.get_cmap('coolwarm')
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
cb = mpl.colorbar.ColorbarBase(cax, cmap=cmap, norm=norm)

需要注意的是，使用make_axes()时，我们需要传入一个坐标轴，表示颜色条应该与哪个图形绑定。

颜色条的自定义

在上面的例子中，我们已经可以很好地绘制一个独立的颜色条了。但是有时候我们需要对颜色条进行一些自定义。

设置标签

可以使用set_label()方法来添加标签。例如：

cb.set_label('Some Units', fontsize=14)

以上代码将为颜色条添加“Some Units”标签，并调整标签字体的大小。

设置颜色条的范围

可以使用set_clim()方法来更改颜色条范围。例如：

cb.set_clim(-1, 1)

以上代码将更改颜色条的取值范围为 $[-1,1]$ 。

更改颜色映射

可以使用set_cmap()方法来更改颜色映射。例如：

cb.set_cmap("viridis")

以上代码将更改颜色条的颜色映射为“viridis”。

隐藏颜色条边框

可以使用ax.axis('off')来隐藏颜色条边框。

颜色条的位置调整

如果使用了第二种绘制颜色条的方式，我们可以使用mpl.gridspec.GridSpec调整颜色条位置。例如：

import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
gs = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=2, width_ratios=[3, 1], height_ratios=[1, 3])

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax2 = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax3 = fig.add_subplot(gs[:, 1])

im = ax1.imshow(np.random.rand(10, 10), cmap="coolwarm")
cbaxes = fig.add_axes([0.8, 0.5, 0.03, 0.3])
cb = plt.colorbar(im, cax=cbaxes)