如何为Python风玫瑰图设置统一的颜色图例与刻度

要让多张风玫瑰图的刻度、颜色图例完全一致，核心是强制所有图表使用相同的风速分组区间、颜色映射和刻度范围，以下是具体实现方法：

关键修改点 #

• 手动定义统一的风速分组区间（bins），避免每张图自动生成不同区间
• 指定固定的颜色映射（cmap）
• 统一设置纵轴（百分比）的刻度范围

修改后的完整代码 #

from windrose import WindroseAxes
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import pandas as pd

# 读取数据
MON = pd.read_csv(r'data.csv')
ws = MON["Ws"].values
wd = MON["Wd"].values

# 定义全局统一的风速分组区间（根据你的数据范围调整）
# 示例按0-2, 2-4,...,8-10 m/s分组，确保所有图用同一套区间
unified_bins = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
# 统一颜色映射
unified_cmap = cm.viridis

# 绘制第一张图
fig1, ax1 = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'windrose'})
ax1.bar(wd, ws, normed=True, opening=0.8, edgecolor='white',
        bins=unified_bins, cmap=unified_cmap)
ax1.set_title('plot1')
# 统一百分比刻度范围，示例设为0-30%
ax1.set_ylim(0, 30)
ax1.set_legend(title='风速 (m/s)')

# 绘制第二张图（替换为你的第二组数据即可）
# 示例用同一组数据演示，实际可替换为另一CSV的ws2、wd2
ws2 = ws
wd2 = wd

fig2, ax2 = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'windrose'})
ax2.bar(wd2, ws2, normed=True, opening=0.8, edgecolor='white',
        bins=unified_bins, cmap=unified_cmap)
ax2.set_title('plot2')
ax2.set_ylim(0, 30)
ax2.set_legend(title='风速 (m/s)')

plt.show()

代码解释 #

1. unified_bins：手动设置风速分组区间，让所有图表的颜色块对应完全相同的风速范围，从根源解决图例区间不一致的问题。
2. unified_cmap：指定固定颜色映射表，避免matplotlib自动为不同图表分配不同配色。
3. set_ylim：统一设置百分比刻度的上下限，保证多张图的纵轴刻度对齐。

原问题图例对比 #

第一张图：
第二张图：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hari