如何为多个等值线子图添加单个统一颜色条

嗨，这个需求太常见啦！我给你分享两种实用的方案，既能实现统一颜色条，还能让整体布局更美观～

首先要提个关键前提：一定要让三个子图的颜色映射范围保持一致，不然颜色条对应不上不同子图的数值，就失去统一颜色条的意义啦。所以你需要先计算所有数据的最小和最大值，然后在每个contourf里指定vmin和vmax参数。

方案一：直接用fig.colorbar快速实现 #

这种方法最简单，直接通过fig.colorbar把颜色条绑定到所有子图上，还能灵活调整位置和方向：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟你的数据（假设lon、lat、A/B/C是已有的数据）
lon = np.linspace(-180, 180, 100)
lat = np.linspace(-90, 90, 50)
A = np.random.randn(50,100)*10
B = np.random.randn(50,100)*10
C = np.random.randn(50,100)*10

# 统一颜色范围
vmin = np.min([A, B, C])
vmax = np.max([A, B, C])

fig, ax = plt.subplots(1,3,figsize=(12,4))
X,Y=np.meshgrid(lon,lat)

# 绘制子图时统一vmin和vmax
P1=ax[0].contourf(X,Y,A, vmin=vmin, vmax=vmax) 
ax[0].set_title('Plot A')
P2=ax[1].contourf(X,Y,B, vmin=vmin, vmax=vmax)
ax[1].set_title('Plot B')
P3=ax[2].contourf(X,Y,C, vmin=vmin, vmax=vmax)
ax[2].set_title('Plot C')

# 添加统一颜色条
# ax=ax表示把颜色条放在所有子图的旁边；shrink调整颜色条的长度；orientation可选'horizontal'（水平）或'vertical'（垂直）
fig.colorbar(P1, ax=ax, orientation='vertical', shrink=0.8, label='Value')

plt.tight_layout()
plt.show()

方案二：用make_axes_locator实现完美对齐 #

如果想让颜色条的高度和子图完全匹配，看起来更精致，可以用matplotlib的axes_grid1工具包：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locator

# 同样先统一颜色范围
vmin = np.min([A, B, C])
vmax = np.max([A, B, C])

fig, ax = plt.subplots(1,3,figsize=(12,4))
X,Y=np.meshgrid(lon,lat)

P1=ax[0].contourf(X,Y,A, vmin=vmin, vmax=vmax) 
ax[0].set_title('Plot A')
P2=ax[1].contourf(X,Y,B, vmin=vmin, vmax=vmax)
ax[1].set_title('Plot B')
P3=ax[2].contourf(X,Y,C, vmin=vmin, vmax=vmax)
ax[2].set_title('Plot C')

# 创建一个轴定位器，绑定到最后一个子图
divider = make_axes_locator(ax[-1])
# 在子图右侧添加一个新的轴，用于放置颜色条；size是颜色条宽度，pad是和子图的间距
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
# 把颜色条放在这个新轴里
fig.colorbar(P3, cax=cax, label='Value')

plt.tight_layout()
plt.show()

两种方法都能实现你的需求，第一种快，第二种更美观，你可以根据自己的布局需求选择～

备注：内容来源于stack exchange，提问作者s28