Matplotlib Axes 的位置参数到底如何设置？

为了引出这篇文章想说明的问题，我们首先使用 Matplotlib 绘制一个简单的 pcolormesh 示例：

 1import os
 2import matplotlib as mpl
 3import matplotlib.pyplot as plt
 4import numpy as np
 5
 6mpl.use('Agg')
 7if os.popen("uname").read().strip() == "Darwin":
 8    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["Arial Unicode MS"] # MacOS
 9else:
10    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # CentOS, Windows
11mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
12
13# 设置随机数种子, 使每次生成的数据集相同
14np.random.seed(19680801)
15
16# 构造数据
17Z = np.random.rand(6, 10)
18x = np.arange(-0.5, 10, 1)  # len = 11
19y = np.arange(4.5, 11, 1)  # len = 7
20
21# 创建 Figure 和坐标
22fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
23ax = fig.add_subplot(111)
24
25# 填色
26img = ax.pcolormesh(x, y, Z)
27
28# 设置标题
29ax.set_title("Matplotlib pcolormesh 示例")
30
31# 绘制 Colorbar
32fig.colorbar(img, orientation='vertical')
33
34# 保存图表
35fig.savefig("test.png", bbox_inches='tight')
36
37# 关闭资源
38plt.cla()
39plt.close(fig)
40plt.close("all")

画出的图是这样的：

20231220_00

现在的 Colorbar 是垂直显示的。如果想要把它改成水平显示的，可以修改第 32 行代码中的 orientation 参数，改为 horizontal ，图片就会变成这样：

20231220_01

这两种位置都是 Matplotlib 内置的默认位置，但实际情况下，我们更希望能够自定义 Colorbar 的位置。 为了达到这一点，我们可以使用手动创建 Axes 的方式来设置 Colorbar。

按照下面的代码修改：

 1import os
 2import matplotlib as mpl
 3import matplotlib.pyplot as plt
 4import numpy as np
 5
 6mpl.use('Agg')
 7if os.popen("uname").read().strip() == "Darwin":
 8    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["Arial Unicode MS"] # MacOS
 9else:
10    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # CentOS, Windows
11mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
12
13# 设置随机数种子, 使每次生成的数据集相同
14np.random.seed(19680801)
15
16# 构造数据
17Z = np.random.rand(6, 10)
18x = np.arange(-0.5, 10, 1)  # len = 11
19y = np.arange(4.5, 11, 1)  # len = 7
20
21# 创建 Figure 和 Axes
22fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
23ax = fig.add_subplot(111)
24
25# 填色
26img = ax.pcolormesh(x, y, Z)
27
28# 设置标题
29ax.set_title("Matplotlib pcolormesh 示例")
30
31# 获取当前 Axes 的位置信息
32ax_left, ax_bottom, ax_width, ax_height = ax.get_position().bounds
33
34# 绘制 Colorbar
35cax = plt.axes([ax_left, ax_bottom - ax_height * 0.12, ax_width, ax_height * 0.05])  # type: ignore
36cb = fig.colorbar(img, cax=cax, orientation='horizontal')
37
38# 保存图表
39fig.savefig("test.png", bbox_inches='tight')
40
41# 关闭资源
42plt.cla()
43plt.close(fig)
44plt.close("all")

画出的图是这样的：

20231220_02

通过这种方式，我们就可以自由设置 Colorbar 的 位置 、 高度 、 宽度 等属性了，下面详细解释一下代码。

在 Matplotlib 中， Figure 表示 画布 ， Axes 表示 轴 。 所有的图，不论包含的内容多么丰富，这两个组件一定是最基本的。

我们来看这张图：

20231220_03

这张图展示了一张用 Matplotlib 画出的图的基本骨架，如果忽略那些 Marker、Label、Tick 等元素，其实最基本的就是 Figure 和 Axes。

先来看第 32 行：

1ax_left, ax_bottom, ax_width, ax_height = ax.get_position().bounds

这行代码获取到的四个变量分别为：

  • Axes 左侧边缘距离画布边缘的归一化距离：0.125

  • Axes 底部边缘距离画布边缘的归一化距离：0.10999999999999999

  • Axes 的归一化宽度：0.775

  • Axes 的归一化高度：0.77

归一化的数值大致相当于百分比。 比如 0.125 表示 Axes 是从 Figure 的 12.5% 处开始画的， 0.109 表示 Axes 底部到 Figure 底部的距离大致是 Figure 的 10.9%， 0.775 表示 Axes 宽度是 Figure 的 77.5%， 0.77 表示 Axes 高度是 Figure 的 77%。

然后再来看代码的第 35 行：

1cax = plt.axes([ax_left, ax_bottom - ax_height * 0.12, ax_width, ax_height * 0.05])

Matplotlib 官网有 plt.axes() 的函数签名。

其中第一个参数就是 rect=[left, bottom, width, height]。通过执行这个函数，我们创建了一个新的 Axes，rect 参数指定了它的位置。

我们在代码离这样写这四个参数：

1ax_left, ax_bottom - ax_height * 0.12, ax_width, ax_height * 0.05

意思是：

  • 新 Axes 的左边和第一个 Axes 对齐。

  • 新 Axes 的底部距离画布的距离，是第一个 Axes 高度的 12%。也就是说在与第一个 Axes 底部对齐的基础上，再向下移动它高度 12% 的距离。

  • 新 Axes 的宽度与第一个 Axes 一致。

  • 新 Axes 的高度是第一个 Axes 高度的 5%。

当创建好新 Axes 后，将它赋值给 colorbar 的 cax 参数，这样 colorbar 就直接在这个新 Axes 中填充了，它的形状就是我们定义的新 Axes 的形状。 如代码第 36 行所示：

1cb = fig.colorbar(img, cax=cax, orientation='horizontal')

所以，如果想要调整 colorbar 的位置，只要按照这个思路，把我们的目标位置转换为计算方式就可以了。

Note

另外还要注意，这四个参数要结合 orientation 来使用，当 colorbar 是垂直或水平时，它的宽度和高度也要相应的变换方向。 如果我们把现在的代码中的方向改为垂直，这样出来的 colorbar 就不对了，如下图：

20231220_04