Matplotlib 2子图，1色条

Question

Matplotlib 2子图，1色条

我花了很长时间研究如何让两个子图共享同一个y轴，在Matplotlib中，两者共享一个色条。

发生的事情是当我打电话给colorbar()功能subplot1或subplot2，它会自动调整地块的大小，使彩色条加上图将适合在“子图”包围框中，从而使两个并排的地块具有两个非常不同的大小。

为了解决这个问题，我尝试创建第三个子图，然后我黑了这个子图，使其不使用一个彩色条来渲染任何情节。唯一的问题是，现在这两个地块的高度和宽度是不均匀的，我不知道如何使它看起来还好。

这是我的代码：

from __future__ import division

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from matplotlib import patches

from matplotlib.ticker import NullFormatter

# SIS Functions

TE = 1 # Einstein radius

g1 = lambda x,y: (TE/2) * (y**2-x**2)/((x**2+y**2)**(3/2)) 

g2 = lambda x,y: -1*TE*x*y / ((x**2+y**2)**(3/2))

kappa = lambda x,y: TE / (2*np.sqrt(x**2+y**2))

coords = np.linspace(-2,2,400)

X,Y = np.meshgrid(coords,coords)

g1out = g1(X,Y)

g2out = g2(X,Y)

kappaout = kappa(X,Y)

for i in range(len(coords)):

    for j in range(len(coords)):

        if np.sqrt(coords[i]**2+coords[j]**2) <= TE:

            g1out[i][j]=0

            g2out[i][j]=0

fig = plt.figure()

fig.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)

# subplot number 1

ax1 = fig.add_subplot(1,2,1,aspect='equal',xlim=[-2,2],ylim=[-2,2])

plt.title(r"$\gamma_{1}$",fontsize="18")

plt.xlabel(r"x ($\theta_{E}$)",fontsize="15")

plt.ylabel(r"y ($\theta_{E}$)",rotation='horizontal',fontsize="15")

plt.xticks([-2.0,-1.5,-1.0,-0.5,0,0.5,1.0,1.5])

plt.xticks([-2.0,-1.5,-1.0,-0.5,0,0.5,1.0,1.5])

plt.imshow(g1out,extent=(-2,2,-2,2))

plt.axhline(y=0,linewidth=2,color='k',linestyle="--")

plt.axvline(x=0,linewidth=2,color='k',linestyle="--")

e1 = patches.Ellipse((0,0),2,2,color='white')

ax1.add_patch(e1)

# subplot number 2

ax2 = fig.add_subplot(1,2,2,sharey=ax1,xlim=[-2,2],ylim=[-2,2])

plt.title(r"$\gamma_{2}$",fontsize="18")

plt.xlabel(r"x ($\theta_{E}$)",fontsize="15")

ax2.yaxis.set_major_formatter( NullFormatter() )

plt.axhline(y=0,linewidth=2,color='k',linestyle="--")

plt.axvline(x=0,linewidth=2,color='k',linestyle="--")

plt.imshow(g2out,extent=(-2,2,-2,2))

e2 = patches.Ellipse((0,0),2,2,color='white')

ax2.add_patch(e2)

# subplot for colorbar

ax3 = fig.add_subplot(1,1,1)

ax3.axis('off')

cbar = plt.colorbar(ax=ax2)

plt.show()