如何在极坐标图中正确显示颜色条（半圆的轮廓图）？

Question

我正在使用 matplotlib 中的 Pyplot 在极坐标图中绘制一个大的温度矩阵（对于圆的每个 r 和 theta）。 到目前为止，我所做的一切都很好：

space_theta = radians(linspace(0, 180, M))
space_r = arange(0, a, delta_r)

r, theta = meshgrid(space_theta, space_r)

fig, axes = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))
axes.contourf(r, theta, T[W-1]) #T[W-1] is the temperatures I want to plot (T is a 3D matrix, so T[W-1] is a matrix)

axes.set_thetamin(0)
axes.set_thetamax(180)

plt.show()

有了这个，我得到以下信息：

现在我唯一想要的是添加一个颜色图例，指示哪种颜色对应哪个温度。 它应该是这样的（只关注图例）：

我在几个网站上搜索，但没有设法找出如何做到这一点。 每次用于绘制图形的方法都不同。 我尝试使用 colorbar()，它为每个人解决了问题，但出现错误（“没有找到可用于创建颜色条的可映射对象”）。

PS：如果可能，我想在颜色图例上显示最大值和最小值。

Answer 1

您可以将plt.colorbar与plt.colorbar的结果axes.contourf用作第一个参数。 您会注意到默认颜色条会太大。 要shrink它，请使用shrink=.6使其与您的等高线图相似。 现在，您会注意到它离情节太近了。 这可以通过pad=0.08进行调整。

请注意，numpy 库有许多与其他库名称相似的函数。 为了明确您使用的是 numpy 函数，最好import numpy as np 。

这是一个更完整的例子：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

M = 100
a = 1
delta_r = 0.01
space_theta = np.radians(np.linspace(0, 180, M))
space_r = np.arange(0, a, delta_r)
T = np.random.uniform(-30, 40, M * len(space_r)).reshape((M, len(space_r)))

r, theta = np.meshgrid(space_theta, space_r)

fig, axes = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))
contourplot = axes.contourf(r, theta, T)
axes.set_thetamin(0)
axes.set_thetamax(180)
plt.colorbar(contourplot, shrink=.6, pad=0.08)

plt.show()