无法固定多个子图中的色条位置

Question

我有一段很大的代码，它会输出多个图，每个函数运行后都会生成一个图。我把这些图都保存在一个输出的 .png 文件里。根据不同的情况，有时候代码会保存所有函数的图，有时候只保存其中的一部分。

其中有一个图包含一个颜色条，我希望这个颜色条无论是处理了所有函数还是只处理了几个函数，都能固定在这个图的同一个位置。

我尝试了很多方法，但就是无法让颜色条在最终的 .png 文件中保持不动，尤其是当只有几个图时（更准确地说，就是当颜色条下面的图没有生成时）。

这里有一张图片来说明我的意思：

下面是一个简单的例子。为了生成第一个文件，我绘制了所有的图，而第二个文件我只是把最后八个 ax* 块注释掉了。

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

# Generate random data.
x = np.random.randn(60)
y = np.random.randn(60)
z = [np.random.random() for _ in range(60)]

fig = plt.figure(figsize=(20, 35))  # create the top-level container
gs = gridspec.GridSpec(14, 8)  # create a GridSpec object

ax0 = plt.subplot(gs[0:2, 0:2])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax1 = plt.subplot(gs[0:2, 2:4])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax2 = plt.subplot(gs[0:2, 4:6])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax3 = plt.subplot(gs[0:2, 6:8])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax4 = plt.subplot(gs[2:4, 0:2])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax5 = plt.subplot(gs[2:4, 2:4])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax6 = plt.subplot(gs[2:4, 4:6])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax7 = plt.subplot(gs[2:4, 6:8])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax8 = plt.subplot(gs[4:6, 0:2])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax9 = plt.subplot(gs[4:6, 2:4])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax10 = plt.subplot(gs[4:6, 4:6])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax11 = plt.subplot(gs[4:6, 6:8])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax12 = plt.subplot(gs[6:8, 0:2])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax13 = plt.subplot(gs[6:8, 2:4])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax14 = plt.subplot(gs[6:8, 4:6])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax15 = plt.subplot(gs[6:8, 6:8])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax16 = plt.subplot(gs[8:10, 0:2])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax17 = plt.subplot(gs[8:10, 2:4])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax18 = plt.subplot(gs[8:10, 4:6])
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')
plt.scatter(x, y, s=20, c=z, cmap=cm, vmin=0, vmax=1)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)
# Plot colorbar.
box = ax18.get_position()
cbar_posit = [box.x1 * 0.93, box.y1 * 0.94, 0.04, 0.005]
cbaxes = fig.add_axes(cbar_posit)
cbar = plt.colorbar(cax=cbaxes, ticks=[0, 1], orientation='horizontal')
cbar.ax.tick_params(labelsize=9)

ax19 = plt.subplot(gs[8:10, 6:8])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax20 = plt.subplot(gs[10:12, 0:2])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax21 = plt.subplot(gs[10:12, 2:4])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax22 = plt.subplot(gs[10:12, 4:6])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax23 = plt.subplot(gs[10:12, 6:8])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax24 = plt.subplot(gs[12:14, 0:2])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax25 = plt.subplot(gs[12:14, 2:4])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax26 = plt.subplot(gs[12:14, 4:6])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

ax27 = plt.subplot(gs[12:14, 6:8])
plt.scatter(x, y, s=20)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)

fig.tight_layout()

out_png = 'colorbar.png'
plt.savefig(out_png, dpi=150)
plt.close()

这个 MWE 复现了我在实际代码中生成输出 .png 文件的方式，所以代码看起来似乎有点多余。

因为颜色条是根据 ax18 图的位置来放置的，我本以为它应该总是能正确地放在里面，但显然不是这样。

我只想让这个颜色条在 ax18 图里面是固定的，无论我周围生成了多少其他图。这样做可能吗？

---

补充

好的，我把问题缩小到 fig.tight_layout() 这个调用上。当我把它注释掉时，颜色条的位置就能完美保持，无论生成多少图。缺点是最终的图看起来会差很多，邻近图的坐标轴会重叠。

有没有办法在保持 fig.tight_layout() 的同时，仍然让颜色条的位置正确呢？

Answer 1

在使用 fig.tight_layout() 之后，直接使用 fig.canvas.draw()。即使出现 UserWarning 警告，它仍然可以正常工作。

fig.tight_layout()
fig.canvas.draw()
cax = fig.add_axes([ax.get_position().x0, ax.get_position().y0 - 0.12, ax.get_position().width, 0.02])
cbar = plt.colorbar(self.cs, orientation='horizontal', cax=cax)

Answer 2

我觉得这里有几个问题。

如果我理解得没错，你是想让颜色条（colorbar）相对于它所在的坐标轴保持一个固定的位置。

fig.tight_layout() 是用来调整“常规”坐标轴的位置的。这里的“常规”是指你手动创建的颜色条，它不会受到这个函数的影响。根据我所知，目前没有办法把一个坐标轴固定在另一个坐标轴上，也就是说如果你移动第一个，第二个也会跟着移动，以保持它们之间的相对位置。这就引出了一个重点：你需要在调用 tight_layout 之后设置颜色条的位置。

不过，这样做你还是会遇到问题，因为你是在设置颜色条的绝对位置，而你想要的是相对于坐标轴的固定位置。你需要指定颜色条相对于坐标轴的位置。

那么你该怎么做呢：

## ...
## ...
## Your MWE starts up there...

ax18 = plt.subplot(gs[8:10, 4:6])
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')
sca = plt.scatter(x, y, s=20, c=z, cmap=cm, vmin=0, vmax=1)
plt.ylabel('$L$', fontsize=16)
plt.xlabel('$E$', fontsize=16)
# Plot colorbar.
#box = ax18.get_position()
#cbar_posit = [box.x1 * 0.93, box.y1 * 0.94, 0.04, 0.005]
#cbaxes = fig.add_axes(cbar_posit)
#cbar = plt.colorbar(cax=cbaxes, ticks=[0, 1], orientation='horizontal')
#cbar.ax.tick_params(labelsize=9)

## You keep creating and filling axes...
## ...
## ...

注意我把散点图的返回值保存在 sca 里。我们需要这个值来创建颜色条。此外，你可以删除那些注释的行，因为它们只是为了说明你不想再保留它们。

然后，在你的脚本最后，你可以创建颜色条，并指定它在坐标轴内的位置和大小。

## ...
## ...
## All the plots are created above...

fig.tight_layout()  # You call fig.tight_layout BEFORE creating the colorbar

import matplotlib
# You input the POSITION AND DIMENSIONS RELATIVE TO THE AXES
x0, y0, width, height = [0.6, 0.9, 0.2, 0.04]

# and transform them after to get the ABSOLUTE POSITION AND DIMENSIONS
Bbox = matplotlib.transforms.Bbox.from_bounds(x0, y0, width, height)
trans = ax18.transAxes + fig.transFigure.inverted()
l, b, w, h = matplotlib.transforms.TransformedBbox(Bbox, trans).bounds

# Now just create the axes and the colorbar
cbaxes = fig.add_axes([l, b, w, h])
cbar = plt.colorbar(sca, cax=cbaxes, ticks=[0, 1], orientation='horizontal')
cbar.ax.tick_params(labelsize=9)

out_png = 'colorbar.png'
plt.savefig(out_png, dpi=150)
plt.close()

我很久以前在这里的一个回答中找到了坐标转换的代码，并把它保存到某个脚本里。我试着给那个回答致谢，但现在找不到了，抱歉。