多张热图的排版技巧

当我们想要在一幅图中展示多个热图时，采用传统的一页多图的方式，会导致排版的混乱，第一个例子，同时展示两幅热图以及对应的图例，代码如下

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(123456789)
>>> data = np.random.rand(25).reshape(5, 5)
>>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
>>> im1 = ax1.imshow(data)
>>> im2 = ax2.imshow(data)
>>> plt.colorbar(im1, ax=ax1)
<matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x08C62490>
>>> plt.colorbar(im2, ax=ax2)
<matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x08C8B3A0>
>>> plt.show()

输出结果如下

可以看到，默认的宽高比情况下，图例的高度大大超过了热图的高度，这种情况相下，可以通过调节figure的宽高比来使得图形显示比例正常。第二个例子，还是显示两幅热图，但是这显示一个图例，代码如下

>>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
>>> im1 = ax1.imshow(data)
>>> im2 = ax2.imshow(data)
>>> plt.colorbar(im2, ax=ax2)
<matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x0A0AB670>
>>> plt.show()

输出结果如下

此时排版同样很混乱，而且无法通过简单的调整输出图像的宽高比来解决问题。

对于多副热图的排版问题，在matplotlib中，可以通过ImageGrid方法来调节。在该方法中，支持以下两种图例显示模式

1. single

只显示一个图例，代码如下

>>> fig = plt.figure()
>>> grid = ImageGrid(fig, rect=(0.05,0.05,0.8,0.8),nrows_ncols=(1, 2), axes_pad=0.25, label_mode="1", cbar_location="right", cbar_mode="single")
>>> for ax in grid:
... im = ax.imshow(data)
...
>>> grid.cbar_axes[0].colorbar(im)
<matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x00F7A268>
>>> plt.show()

输出结果如下

2. each

每副热图对应一个图例，代码如下

>>> fig = plt.figure()
>>> grid = ImageGrid(fig, rect=(0.05,0.05,0.8,0.8),nrows_ncols=(1, 2), axes_pad=0.5, label_mode="1", cbar_location="right", cbar_mode="each", cbar_pad="3%")
>>> for ax, cax in zip(grid, grid.cbar_axes):
... im = ax.imshow(data)
... cax.colorbar(im)
...
<matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x08C405C8>
<matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x08C40C70>
>>> plt.show()

输出结果如下

通过ImageGrid，不仅可以解决图例的排版问题，还可以排版多副大小不一的热图，代码如下

>>> data1 = np.random.rand(50).reshape(5, 10)
>>> data2 = np.random.rand(30).reshape(5, 6)
>>> data3 = np.random.rand(20).reshape(5, 4)
>>> fig = plt.figure()
>>> grid = ImageGrid(fig, rect=(0.05,0.05,0.8,0.8),nrows_ncols=(1, 3), axes_pad=0.25, label_mode="1", cbar_location="right", cbar_mode="single", cbar_pad="3%")
>>> for ax, data in zip(grid, [data1, data2, data3]):
... im = ax.imshow(data)
...
>>> grid.cbar_axes[0].colorbar(im)
<matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x08BAB1D8>
>>> plt.show()

输出结果如下

对于多副热图的排版而言，通过ImageGrid可以大大提高处理的简便性。

·end·

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