使用matplotlib为离散间隔数据绘制colorbar

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在进行科研绘图中，我们常常会有这样一个需求：①对多个图层采用相同的配色方案并依次导出；②把导出的各子图拼成一个大图像；③在大图中插入统一的目标色带。

前两步通常用 ArcGIS Pro 就可以搞定了。而在第三步时，ArcGIS Pro 的布局中虽也能生成色带，但有以下两个重要缺陷：1）生成离散性变量（如 Natural Breaks 等方法自动生成的间隔）会逐个展示颜色斑块与对应的范围，显得冗余而杂乱。如果有大于7个变量的话，会占用很大一块地方，造成画布空间的浪费（见下图）；2）哪怕能够生成连续的色带，ArcGIS Pro 对于色带辅助信息（如刻度样式，上下标、符号等特殊文本，边框样式等）的自定义程度也很薄弱。

这两个缺陷难以在 ArcGIS 中克服。因此，我想使用 matplotlib 直接为离散间隔数据绘制 colorbar，经一番探索后取得了理想的效果。绘制流程如下所述：

引入包

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib.colors import ListedColormap

定义色带与数据范围

首先是定义色带与数据范围。为了展示绘制多个、不规则的离散间隔色带，我使用截图软件从经典的“蓝-黄-红”色带中提取了 32 个颜色，将结果保存在了clist变量中。它们对应于vlist变量中的 33 个数据标签（首、尾、加 31 个间隔）。

color_record = ["599FCD", "68A5C9", "76ABC6", "81B0C1", "8BB7BE", 
         "96BCBA", "A1C1B7", "AAC8B2", "B4CFAC", "BED4A8", 
         "C5DAA4", "CEE1A1", "D8E69C", "DFEC97", "E7F393",
         "EFF88E", "F2F689", "F3EA81", "F2E17B", "F2D675", 
         "F0CB6E", "F1C068", "EDB460", "EDA95B", "ED9E56", 
         "EA924F", "E98649", "E67A43", "E46E3D", "E15F38", 
         "DF5132", "DD3F2F"]

clist = ["#" + i for i in color_record]

vlist = [0, 263, 555, 837, 1175, 1523, 1832, 2105, 2424, 2776, 3181, 3622, 4106, 4571, 4914, 
         5314, 5784, 6221, 6593, 7086, 7664, 8154, 8659, 9139, 9600, 10073, 10483, 10905, 
         11379, 11853, 12520, 13189, 13450]

单独绘制 colorbar

通过ListedColormap()从clist这个列表中创建 colormap 对象，然后通过mpl.colors.BoundaryNorm()对vlist变量创建色带的 index，绘制好色带的 ticks 与 ticklabels。

这里有几个注意点。一是要根据实际情况设置好图像长宽；二是要通过设置spacing='proportional'来控制颜色间隔与数据间隔相匹配；三是在标题中设定上标格式的写法。最终结果展示如下：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 0.5), dpi=300)
cmap = ListedColormap(clist)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(vlist, len(vlist))
fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap), ticks = vlist, 
             cax = ax, spacing = "proportional", orientation='horizontal')
ax.set_xticklabels(vlist, rotation=-45)
ax.set_title("Area (unit: $\mathregular{m^2}$)")
plt.savefig("result.png", dpi=300, transparent=False, facecolor='white', bbox_inches='tight')