如何为多个GeoPandas绘图设置统一色条与颜色范围

要实现三个子图共用同一颜色范围和色条，核心是先确定全局数据的颜色极值，再给每个子图绑定该范围，最后基于绘图对象创建共享色条。具体修改如下：

1. 计算全局颜色极值
   先提取三个年份列的所有数据，算出统一的最小值和最大值，作为所有子图的颜色映射边界：

# 获取2015-2017年的所有数据，计算全局极值
all_values = result[['2015', '2016', '2017']].values.flatten()
vmin = all_values.min()
vmax = all_values.max()

2. 修改绘图代码，绑定统一颜色范围
   绘图时给每个子图指定vmin和vmax，确保颜色映射完全一致，再添加共享色条：

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

# 创建画布和子图，统一设置整体尺寸
fig, axs = plt.subplots(ncols=3, figsize=(9, 3))

# 关闭所有子图坐标轴
for ax in axs:
    ax.axis('off')

# 绘制子图，指定统一的颜色范围和配色
im1 = result.plot(column='2015', ax=axs[0], cmap='viridis', edgecolor="Black", linewidth=0.2, vmin=vmin, vmax=vmax)
result.plot(column='2016', ax=axs[1], cmap='viridis', edgecolor="Black", linewidth=0.2, vmin=vmin, vmax=vmax)
result.plot(column='2017', ax=axs[2], cmap='viridis', edgecolor="Black", linewidth=0.2, vmin=vmin, vmax=vmax)

# 添加对齐的共享色条
divider = make_axes_locatable(axs[2])
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)
fig.colorbar(im1.collections[0], cax=cax)

plt.tight_layout()
plt.show()

关键说明： #

• 之前用fig.colorbar()报错，是因为GeoPandas的plot返回的是坐标轴对象，而非颜色映射所需的ScalarMappable，需要从子图的collections中提取绘图对应的PatchCollection（即im1.collections[0]）作为色条的映射源。
• make_axes_locatable工具可以让色条高度和子图完全对齐，避免默认布局的不协调问题。
• 把figsize放在plt.subplots()中设置，比在每个plot里重复设置更合理，避免尺寸混乱。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Clare