Matplotlib 如何收缩子批次颜色条

从这个代码开始：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
import matplotlib 
from matplotlib.gridspec import GridSpec 

x=np.linspace(0.0,1.0,100)
y=np.linspace(0.0,1.0,100)
xv,yv=np.meshgrid(x,y)

gs = GridSpec(2, 2,hspace=0.00,wspace=0.1,width_ratios=[25,1])
ax1 = pl.subplot(gs[0,0])
im=ax1.imshow(xv.T, origin='lower', cmap=matplotlib.cm.jet,extent=(0,100,0,1.0),aspect='auto')  
xax1=ax1.get_xaxis()
xax1.set_ticks([])
ax3 = pl.subplot(gs[0,1])
#cbar=pl.colorbar(im,cax=ax3,shrink=0.5)
cbar=pl.colorbar(im,cax=ax3)
ax2 = pl.subplot(gs[1,0])
ax2.plot(np.sin(x))
pl.savefig('test.pdf')

我想保持两个绘图共享相同的x轴，但我想 同时收缩颜色条。如果我使用注释行，它将不起作用。问题是什么 更好、最优雅的方法？我想我应该在某个时候使用

make_axes_locatable

，但我不知道如何在不改变imshow的情况下以正确的方式使用它 x轴长度

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谢谢。

您可以使用插入轴对定位进行大量控制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
import matplotlib 
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

x=np.linspace(0.0,1.0,100)
y=np.linspace(0.0,1.0,100)
xv,yv=np.meshgrid(x,y)

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212, sharex = ax1)
im  = ax1.imshow(xv.T, origin='lower', 
          cmap=matplotlib.cm.jet,extent=(0,100,0,1.0),aspect='auto')
ax2.plot(np.sin(x))
cax = inset_axes(ax1,
                 width="5%",
                 height="70%",
                 bbox_transform=ax1.transAxes,
                 bbox_to_anchor=(0.025, 0.1, 1.05, 0.95),
                 loc= 1)
norm          = mpl.colors.Normalize(vmin=xv.min(), vmax=xv.max())
cb1           = mpl.colorbar.ColorbarBase(cax, 
                    cmap=matplotlib.cm.jet, norm=norm, 
                    orientation='vertical')
cb1.set_label(u'some cbar')

这就是我得到的。这对你的问题有帮助吗