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使用 Cartopy，我想完全控制我的颜色条的去向。通常我通过获取当前坐标轴位置作为基础，然后为颜色条创建新坐标轴来做到这一点。这适用于标准 matplotlib 轴，但不适用于 Cartopy 和 geo_axes，因为这会扭曲轴。

所以，我的问题是：如何获得我的 geo_axes 的确切位置？

这是基于 Cartopy 文档http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/matplotlib/advanced_plotting.html的代码示例：

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from netCDF4 import Dataset as netcdf_dataset
from cartopy import config

def main():
    fname = os.path.join(config["repo_data_dir"],
                     'netcdf', 'HadISST1_SST_update.nc'
                     )

    dataset = netcdf_dataset(fname)

    sst = dataset.variables['sst'][0, :, :]
    lats = dataset.variables['lat'][:]
    lons = dataset.variables['lon'][:]

    #my preferred way of creating plots (even if it is only one plot)
    ef, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(10,5),subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
    ef.subplots_adjust(hspace=0,wspace=0,top=0.925,left=0.1)

    #get size and extent of axes:
    axpos = ax.get_position()
    pos_x = axpos.x0+axpos.width + 0.01# + 0.25*axpos.width
    pos_y = axpos.y0
    cax_width = 0.04
    cax_height = axpos.height
    #create new axes where the colorbar should go.
    #it should be next to the original axes and have the same height!
    pos_cax = ef.add_axes([pos_x,pos_y,cax_width,cax_height])

    im = ax.contourf(lons, lats, sst, 60, transform=ccrs.PlateCarree())

    ax.coastlines()

    plt.colorbar(im, cax=pos_cax)

    ax.coastlines(resolution='110m')
    ax.gridlines()
    ax.set_extent([-20, 60, 33, 63])

    #when using this line the positioning of the colorbar is correct,
    #but the image gets distorted.
    #when omitting this line, the positioning of the colorbar is wrong,
    #but the image is well represented (not distorted).
    ax.set_aspect('auto', adjustable=None)

    plt.savefig('sst_aspect.png')
    plt.close()



if __name__ == '__main__': main()

结果图，使用“set_aspect”时： 在此处输入图像描述

结果图，省略“set_aspect”时： 在此处输入图像描述

基本上，我想获得第一个数字（正确放置的颜色条），但不使用“set_aspect”。我想这应该可以通过一些转换来实现，但到目前为止我还没有找到解决方案。

谢谢！

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2 回答 2

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好问题！感谢您的代码和图片，它使问题更容易理解，并且更容易快速迭代可能的解决方案。

这里的问题本质上是一个 matplotlib 问题。Cartopy 调用ax.set_aspect('equal')，因为这是投影定义的笛卡尔单位的一部分。

Matplotlib 的等长宽比功能会调整坐标轴的大小以匹配 x 和 y 限制，而不是更改限制以适应坐标区矩形。正是由于这个原因，轴不会填满图中分配给它的空间。如果您以交互方式调整图形大小，您将看到轴占用的空间量取决于您调整图形大小的方面。

识别轴位置的最简单方法是使用ax.get_position()您已经使用的方法。然而，正如我们现在所知，这个“位置”会随着图形的大小而变化。因此，一种解决方案是在每次调整图形大小时重新计算颜色条的位置。

matplotlib 事件机制有一个“ resize_event”，每次调整图形大小时都会触发它。如果我们将此机制用于您的颜色条，我们的事件可能类似于：

def resize_colobar(event):
    # Tell matplotlib to re-draw everything, so that we can get
    # the correct location from get_position.
    plt.draw()

    posn = ax.get_position()
    colorbar_ax.set_position([posn.x0 + posn.width + 0.01, posn.y0,
                             0.04, axpos.height])

fig.canvas.mpl_connect('resize_event', resize_colobar)

因此，如果我们将其与 cartopy 以及您最初的问题联系起来，现在可以根据地理轴的位置调整颜色条的大小。执行此操作的完整代码可能如下所示：

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from netCDF4 import Dataset as netcdf_dataset
from cartopy import config


fname = os.path.join(config["repo_data_dir"],
                 'netcdf', 'HadISST1_SST_update.nc'
                 )
dataset = netcdf_dataset(fname)
sst = dataset.variables['sst'][0, :, :]
lats = dataset.variables['lat'][:]
lons = dataset.variables['lon'][:]

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10,5),
                       subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})

# Add the colorbar axes anywhere in the figure. Its position will be
# re-calculated at each figure resize. 
cbar_ax = fig.add_axes([0, 0, 0.1, 0.1])

fig.subplots_adjust(hspace=0, wspace=0, top=0.925, left=0.1)

sst_contour = ax.contourf(lons, lats, sst, 60, transform=ccrs.PlateCarree())


def resize_colobar(event):
    plt.draw()

    posn = ax.get_position()
    cbar_ax.set_position([posn.x0 + posn.width + 0.01, posn.y0,
                          0.04, posn.height])

fig.canvas.mpl_connect('resize_event', resize_colobar)

ax.coastlines()

plt.colorbar(sst_contour, cax=cbar_ax)


ax.gridlines()
ax.set_extent([-20, 60, 33, 63])

plt.show()
于 2015-05-06T13:08:50.510 回答
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请记住，这mpl_toolkits.axes_grid1不是 matplotlib 中经过最佳测试的部分，我们可以使用它的功能来实现您想要的。

我们可以使用文档中给出的示例mpl_toolkits，但axes_class需要明确设置，必须设置为axes_class=plt.Axes，否则它会尝试创建一个GeoAxesas colorbar

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

def sample_data_3d(shape):
    """Returns `lons`, `lats`, and fake `data`

    adapted from:
    http://scitools.org.uk/cartopy/docs/v0.15/examples/axes_grid_basic.html
    """


    nlons, nlats = shape
    lats = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, nlats)
    lons = np.linspace(0, 2 * np.pi, nlons)
    lons, lats = np.meshgrid(lons, lats)
    wave = 0.75 * (np.sin(2 * lats) ** 8) * np.cos(4 * lons)
    mean = 0.5 * np.cos(2 * lats) * ((np.sin(2 * lats)) ** 2 + 2)

    lats = np.rad2deg(lats)
    lons = np.rad2deg(lons)
    data = wave + mean

    return lons, lats, data


# get data
lons, lats, data = sample_data_3d((180, 90))


# set up the plot
proj = ccrs.PlateCarree()

f, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw=dict(projection=proj))
h = ax.pcolormesh(lons, lats, data, transform=proj, cmap='RdBu')
ax.coastlines()

# following https://matplotlib.org/2.0.2/mpl_toolkits/axes_grid/users/overview.html#colorbar-whose-height-or-width-in-sync-with-the-master-axes
# we need to set axes_class=plt.Axes, else it attempts to create
# a GeoAxes as colorbar

divider = make_axes_locatable(ax)
ax_cb = divider.new_horizontal(size="5%", pad=0.1, axes_class=plt.Axes)


f.add_axes(ax_cb)
plt.colorbar(h, cax=ax_cb)

带有 make_axes_locatable 的颜色条

另请注意使用from的 cartopy示例。AxesGridmpl_toolkits.axes_grid1

于 2017-12-13T10:18:58.127 回答