极客笔记Matplotlib 如何使用Matplotlib创建独立彩色条并将其放置在指定的位置上
Matlplotlib是一个流行的数据可视化库，它具有众多的功能和用途。其中之一就是制作彩色条（colorbar）来呈现特定的数据。在Matplotlib中，除了可以将彩色条作为图表的一部分（colorbar as part of plot）外，也可以单独制作一个独立的彩色条（standalone colorbar）。
制作独立彩色条的步骤分为两部分：首先，需要在绘制数据图之前创建彩色条对象，其次，需要将该对象放置在特定位置上，在这个过程中不涉及数据的绘制。我们可以通过以下几个步骤来展开说明。
阅读更多：Matplotlib 教程
1.导入matplotlib库以及相关的包
在使用Matplotlib前，我们需要先导入包并设置相应的环境。
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
其中，%matplotlib inline命令用于将图表展示在Jupyter Notebook中。
2.创建数据并绘制基础图表
为了后续的演示，我们需要创建一个数据集并绘制一个基础图表。
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(10, 10)
plt.imshow(data, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()
在这里，我们首先使用np.random.randn函数生成一个大小为10×10的矩阵数据集，然后将其可视化为一个基础热力图（heatmap）。imshow函数负责制作基础图表，colorbar函数用于在图表旁边或底部添加一个颜色条，用于显示cmap参数对应的颜色映射。plt.show()是为了在notebook中显示出来结果。
3.创建颜色条对象
在这个步骤中，我们使用matplotlib.colorbar.ColorbarBase类创建一个彩色条对象，同时指定颜色映射和标签等属性。
fig, ax = plt.subplots()
cbar = plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap='jet'), ax=ax)
cbar.ax.set_ylabel('Intensity')
这里我们创建了一个名为cbar的彩色条对象，它由plt.colorbar函数和ScalarMappable类实现。ScalarMappable类定义了一个标量映射，它将标量值映射到颜色映射中的颜色。我们可以用其来指定要显示的颜色映射，这里我们使用的是jet映射。
4.放置独立彩色条
我们可以使用figure、add_axes等函数来放置彩色条。
fig = plt.figure(figsize=[8, 2])
ax = fig.add_axes([0.05, 0.3, 0.9, 0.4])
plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap='jet'), cax=ax, orientation='horizontal')
ax.set_title('Standalone colorbar', fontsize=16)
在这里，我们创建了一个长为8，高为2的figure，并使用add_axes函数添加了一个名称为ax的坐标系对象。最后我们使用colorbar函数将彩色条放置在ax坐标系对象上，可以通过cax参数来实现，我们还需要指定orientation参数来设置彩色条的方向。在这个步骤中，我们需要给定ax对象的位置和大小，其中位置的设置对应的是数组[0.05, 0.3, 0.9, 0.4]，它的[左边界, 下边界, 宽度, 高度]。
5.综合运用
在实际的数据可视化过程中，我们需要将这些操作综合运用起来，下面是一个完整的例子：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 创建数据并绘制基础图表
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(10, 10)
plt.figure(figsize=[6,6])
plt.imshow(data, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.title('Basic heatmap', fontsize=16)
plt.show()
# 2. 创建彩色条对象
fig, ax = plt.subplots()
cbar = plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap='jet'), ax=ax)
cbar.ax.set_ylabel('Intensity')
# 3. 放置独立彩色条
fig = plt.figure(figsize=[8, 2])
ax = fig.add_axes([0.05, 0.3, 0.9, 0.4])
plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap='jet'), cax=ax, orientation='horizontal')
ax.set_title('Standalone colorbar', fontsize=16)
# 4. 同时绘制基础图表和彩色条
fig, ax = plt.subplots(figsize=[6,6])
im = ax.imshow(data, cmap='jet')
fig.colorbar(im, ax=ax)
ax.set_title('Combined plot', fontsize=16)
plt.show()
在这个例子中，我们相继运用了我们之前掌握的技能。首先，我们绘制了一个基础热力图（仍然使用之前的imshow函数），并添加了一个独立彩色条来表示数据的强度。接着，我们展示了如何把彩色条放置在指定的位置上，这个位置可以通过缩放和调整坐标轴的轴标签来进行微调。最后，我们将这两个元素结合起来，同时绘制了基础图表和彩色条，从而使结果更加精美和直观。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用Matplotlib创建独立彩色条并将其放置在指定的位置上。彩色条可以帮助我们展示数据的值和强度，从而提高图表的可读性和吸引力。与将彩色条作为图表一部分的方法相比，独立彩色条更加灵活，可以根据需要更改其颜色映射、方向和位置。通过细心的调整和结合，我们可以获得更多类型的图表，并进一步展示数据的特征和趋势。