使用matplotlib在Python中正确对齐极坐标图

Question

fig, ax = plt.subplots(1, 2, subplot_kw=dict(projection='polar'))

ax[0].set_theta_zero_location("N")
ax[0].set_theta_direction(-1)
cax = ax[0].contourf(theta, r, values_2d,100)
cb = fig.colorbar(cax)
cb.set_label("Distance")

dax = ax[1].contourf(theta, r, d_values_2d,2)
db = fig.colorbar(dax)
db.set_label("Gradient")

plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5)

plt.show()

上图有两个图。 但是，我找不到一种方法来使colorbar与每个相应的图放在一起。 而且，它们的大小不同，为什么呢？

Answer 1

您可以使用关键字ax将fig.colorbar()附加到其上的Axes实例传递给fig.colorbar() 。 从文档中：

轴：轴，轴列表，可选

父轴，新色条轴的空间将被窃取。 如果给出了轴列表，则将全部调整它们的大小，以便为色条轴腾出空间。

另外，为避免重叠，您可以传递关键字pad 。 这是您的代码的一些改动版本：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

#the coordinates
theta = np.linspace(0,2*np.pi, 100)
r = np.linspace(0,1,100)

#making up some data    
theta,r = np.meshgrid(theta,r)
values_2d = np.sin(theta)*np.exp(-r)

d_values_2d = np.cos(theta)*np.sqrt(r)

fig, ax = plt.subplots(
    1, 2, subplot_kw=dict(projection='polar'),
    figsize = (10,4)
)

ax[0].set_theta_zero_location("N")
ax[0].set_theta_direction(-1)
cax = ax[0].contourf(theta, r, values_2d,100)

#the first altered colorbar command
cb = fig.colorbar(cax, ax = ax[0], pad = 0.1)
cb.set_label("Distance")

dax = ax[1].contourf(theta, r, d_values_2d,2)

#the second altered colorbar command
db = fig.colorbar(dax, ax = ax[1], pad = 0.1)
db.set_label("Gradient")

plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5)

plt.show()

得到以下结果：

至于为什么要用原始代码得到图形，我猜想如果没有ax关键字， colorbar必须猜测将colorbar放在哪里，并且它使用当前活动的Axes实例或最后一个创建的实例。 另外，由于两个颜色条都连接到相同的轴，所以实际图的空间较小，这就是示例中右图比左图小得多的原因。