3张子图：前两张共享colorbar、第三张单独设置及cax参数解析

要实现这个需求，你需要跟踪每个子图imshow的返回对象，分别为前两个子图和第三个子图创建colorbar，同时调整画布布局给两个colorbar留出空间。修改后的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(19680801)

# 创建子图并保存imshow的返回对象
plt.subplot(311)
im1 = plt.imshow(np.random.random((100, 100)))
plt.subplot(312)
im2 = plt.imshow(np.random.random((100, 100)))
plt.subplot(313)
im3 = plt.imshow(np.random.random((100, 100)))

# 调整子图布局，给右侧两个colorbar预留空间
plt.subplots_adjust(bottom=0.1, right=0.7, top=.9)

# 为前两个子图创建共享colorbar，位置覆盖前两个子图的垂直范围
cax_shared = plt.axes([0.75, 0.3, 0.075, 0.6])
plt.colorbar([im1, im2], cax=cax_shared)

# 为第三个子图创建独立colorbar，位置对应其垂直范围
cax_single = plt.axes([0.75, 0.1, 0.075, 0.18])
plt.colorbar(im3, cax=cax_single)

plt.show()

关键说明：

• 保存imshow()的返回值是核心，这是绑定colorbar与对应子图的依据
• 通过plt.axes()手动指定两个colorbar的位置，确保共享colorbar覆盖前两个子图的高度，独立colorbar匹配第三个子图的位置
• 调整subplots_adjust的right参数，避免子图与colorbar重叠

• cax的作用：它是colorbar()函数用来指定colorbar绘制位置的坐标轴对象。如果不指定cax，matplotlib会自动调整布局并生成colorbar的坐标轴，但手动指定cax可以精确控制colorbar的位置、大小，适配多子图、多colorbar的复杂场景。

• 取值依据：plt.axes([left, bottom, width, height])的参数是归一化的画布坐标（范围0到1，对应整个画布的比例）：

  • left：colorbar左侧边缘距离画布左侧的比例（比如0.85表示在画布85%宽度的位置）
  • bottom：colorbar底部边缘距离画布底部的比例
  • width：colorbar宽度占画布总宽度的比例
  • height：colorbar高度占画布总高度的比例

原示例中的[0.85, 0.1, 0.075, 0.8]意思是：在画布右侧15%的位置放置colorbar，底部从画布10%高度处开始，宽度占画布的7.5%，高度占画布的80%，刚好覆盖三个子图的垂直范围。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J. O'connor