如何在无映射的情况下为子图facecolor生成对应colorbar？

你的思路方向是对的，核心问题出在你用imshow来搭建颜色映射的载体——这会额外生成一个显示矩阵内容的子图，但我们其实只需要一个不显示的颜色映射对象，就能把colorbar和子图的facecolor关联起来。

下面是修改后的代码，完美实现你的期望效果：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.cm import ScalarMappable
import numpy as np

np.random.seed([3, 1415])
a = np.random.rand(3, 3)

f, axes = plt.subplots(3, 4, figsize=(8, 6))  # 可根据需求调整画布大小
jet = cm.jet

# 1. 创建仅负责颜色映射的ScalarMappable，无需绘制可视化内容
sm = ScalarMappable(cmap=jet, norm=plt.Normalize(vmin=a.min(), vmax=a.max()))
sm.set_array([])  # 只需要映射关系，不需要绑定具体数据数组

# 2. 遍历子图设置背景色，同时优化子图视觉效果
for i in range(3):
    for j in range(1, 4):
        axes[i, j].set_facecolor(jet(a[i, j-1]))
        # 隐藏子图的刻度和边框，让效果更干净（可选，根据需求调整）
        axes[i, j].set_xticks([])
        axes[i, j].set_yticks([])
        for spine in axes[i, j].spines.values():
            spine.set_visible(False)

# 3. 处理左侧区域，添加colorbar
# 先隐藏第一列原本用来放imshow的所有子图
for i in range(3):
    axes[i, 0].axis('off')

# 在第一列的位置插入colorbar，调整间距让布局更协调
cbar = f.colorbar(sm, ax=axes[:, 0], orientation='vertical', pad=0.05)

plt.tight_layout()
plt.show()

关键改进说明： #

• 用ScalarMappable替代imshow：它只负责建立数值与颜色的映射关系，不会生成额外的绘图元素，完美解决了多余子图的问题
• 优化布局细节：隐藏第一列子图、调整colorbar位置和间距，让整体视觉效果更贴合你的期望
• 可选美化：隐藏子图的刻度和边框，让背景色成为视觉焦点

内容的提问来源于stack exchange，提问作者piRSquared