Matplotlib多子图设置行标题及全图共用colorbar报错咨询

问题描述 #

需要实现Matplotlib多子图画布的两个核心效果：

• 为每一行子图设置独立的行级标题
• 为全图所有子图配置一个共用的colorbar
  实现过程中固定触发报错：

Unable to create a colorbar axes as not all parents share the same figure.

可复现报错的最小代码 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

datarow1 = [np.random.random((10, 10)), np.random.random((10, 10))]
datarow2 = [np.random.random((10, 10)), np.random.random((10, 10))]

fig = plt.figure(constrained_layout=True)
fig.suptitle('Main title', weight='bold', fontsize=20)
subfigs = fig.subfigures(2, 1)

subfigs[0].suptitle('Title row 1')
axesrow1 = subfigs[0].subplots(nrows=1, ncols=2)
axesrow1[0].imshow(datarow1[0], vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')
axesrow1[1].imshow(datarow1[1], vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')

subfigs[1].suptitle('Title row 2')
axesrow2 = subfigs[1].subplots(nrows=1, ncols=2)
axesrow2[0].imshow(datarow2[0], vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')
axesrow2[1].imshow(datarow2[1], vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')

fig.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap='viridis', norm=plt.Normalize(0, 1)), orientation='vertical', ax=fig.get_axes())

plt.show()

预期运行效果参考：

报错根因 #

调用fig.subfigures()创建嵌套子画布后，fig.get_axes()返回的坐标轴列表包含子画布本身的容器级坐标轴，这些坐标轴分属不同的子父级画布，Matplotlib创建colorbar时校验到传入的坐标轴不共享同一个直接父对象，就会抛出该错误。

修正后可运行代码 #

只需要手动汇总所有实际绘图的子图坐标轴，替代fig.get_axes()传入colorbar的ax参数即可，原有行标题的实现逻辑不需要改动：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

datarow1 = [np.random.random((10, 10)), np.random.random((10, 10))]
datarow2 = [np.random.random((10, 10)), np.random.random((10, 10))]

fig = plt.figure(constrained_layout=True)
fig.suptitle('Main title', weight='bold', fontsize=20)
subfigs = fig.subfigures(2, 1)

subfigs[0].suptitle('Title row 1')
axesrow1 = subfigs[0].subplots(nrows=1, ncols=2)
axesrow1[0].imshow(datarow1[0], vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')
axesrow1[1].imshow(datarow1[1], vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')

subfigs[1].suptitle('Title row 2')
axesrow2 = subfigs[1].subplots(nrows=1, ncols=2)
axesrow2[0].imshow(datarow2[0], vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')
axesrow2[1].imshow(datarow2[1], vmin=0, vmax=1, cmap='viridis')

# 手动汇总所有实际绘图的子图坐标轴
all_plot_axes = list(axesrow1) + list(axesrow2)
fig.colorbar(
    plt.cm.ScalarMappable(cmap='viridis', norm=plt.Normalize(0, 1)),
    orientation='vertical',
    ax=all_plot_axes,
    fraction=0.02,  # 可选：调整colorbar宽度
    pad=0.02  # 可选：调整colorbar和子图的间距
)

plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rvdaele