加入顏色對照表 ( colorbar )
使用 matplotlib 繪製圖表時，常常會將資料點上色，進行不同顏色的區隔，當資料點具有漸層色彩後，可以加入「顏色對照表 colorbar」，讓整體資料更容易觀察，這篇教學將會介紹如何加入顏色對照表 colorbar。
快速導覽
本篇使用的 Python 版本為 3.7.12，所有範例可使用 Google Colab 實作，不用安裝任何軟體 ( 參考：使用 Google Colab )
什麼是 colorbar？
colorbar ( 顏色對照表 ) 是一個輔助圖表的對照表，顯示在帶有漸層色彩的圖表旁邊，提醒使用者圖表內顏色所代表的意義。
加入 colorbar
如果只是要加入 colorbar，只需要在繪製圖表的後方，加上 colorbar() 的方法，就可以在圖表上加入 colorbar，下方的程式碼執行後，會在散布圖的右側加上 colorbar，顏色使用 PiYG 的 colormap。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [11,8,26,16,9,17,23,4,14,10]
plt.scatter(x, y, c=y, cmap='PiYG') # 繪製散布圖，顏色使用 PiYG 的 colormap
plt.colorbar() # 加入 colorbar
plt.show()
下方的例子使用 NumPy 產生每組 50 個 100～2000 隨機數字 y 和 size，使用 matplotlib 繪製出散布圖，並加入 colorbar。
參考：random.randint()。
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import random
x = range(0,50)
y = random.randint(100,2000,size=50)
s = random.randint(10,500,size=50)
plt.scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Reds')
plt.colorbar()
plt.show()
多個子圖表的 colorbar
colorbar() 有下列幾個常用的參數，設定參數後，就能將 colorbar 套用在不同的子圖表 ( 完整參數參考：matplotlib.pyplot.colorbar )。
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| mappable | 指定的子圖表。 |
| ax | 對應指定的子圖表座標系統。 |
| orientation | 預設 vertical 垂直，可設定 horizontal 水平。 |
| pad | 離圖表的間距，預設垂直 0.05，水平 0.15。 |
下方的程式碼，先定義 a1 和 a2 變數為兩張子圖表，添加 colorbar 時，將 mappable 指定為 a1 和 a2，ax 指定為該子圖表的座標系統，就能夠在指定的子圖表內，加上 colorbar。
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import random
x = range(0,50)
y = random.randint(100,2000,size=50)
s = random.randint(10,500,size=50)
fig, ax = plt.subplots(1,2)
a1 = ax[0].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Reds')
a2 = ax[1].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Blues')
plt.colorbar(a1,ax=ax[0])
plt.colorbar(a2,ax=ax[1],orientation='horizontal',pad=0.1) # 調整參數，改成水平 colorbar
plt.tight_layout()
plt.show()
下方的程式碼，會將前兩個子圖表共用一個 colorbar。
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import random
x = range(0,50)
y = random.randint(100,2000,size=50)
s = random.randint(100,2000,size=50)
fig, ax = plt.subplots(3,1)
a1 = ax[0].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Reds')
a2 = ax[1].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Reds')
a3 = ax[2].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Blues')
plt.colorbar(a1,ax=[ax[0],ax[1]]) # ax 設定為串列，就能共用一個 colorbar
plt.colorbar(a3,ax=ax[2])
#cbar3.ax.tick_params(labelsize=18, labelcolor='#00c', direction='in', size=20, width=5, length=1)
#plt.tight_layout()
plt.show()
設定 colorbar 屬性樣式
透過調整 colorbar 的屬性，能夠設定 colorbar 的樣式，常用的樣式屬性如下：
| 屬性 | 說明 |
|---|---|
| extend | 首尾是否為延伸出去的「尖端」，預設 neither 表示不延伸 ( 兩端都是「方形」)，可設定 both、min、max。 |
| extendfrac | 如果 extend 設為尖端，則可設定尖端的長度，預設 0.05。 |
| extendrect | 設定延伸出去不是尖端，而是方形。 |
| ticks | colorbar 的顯示標籤文字，預設 None 自動產生，使用串列格式。 |
| boundaries | 是否使用索引色模式 ( 非平滑漸層 )，使用串列格式。 |
| drawedges | 是否在顏色邊界處畫線，預設 False 不畫線，設定 True 會畫線。 |
| label | colorbar 的說明文字標籤。 |
下方的程式碼執行後，會透過 colorbar 的屬性，改變藍色的圖表的 colorbar 樣式。
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import random
x = range(0,50)
r = range(0,2200,200)
y = random.randint(100,2000,size=50)
s = random.randint(100,2000,size=50)
fig, ax = plt.subplots(1,2)
fig.set_size_inches(10,5)
a1 = ax[0].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Reds')
a2 = ax[1].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Blues')
cbar1 = plt.colorbar(a1,ax=ax[0])
cbar2 = plt.colorbar(a2,ax=ax[1],
boundaries=r,
ticks=r,
label='test',
extend='both')
plt.tight_layout()
plt.show()
調整 colorbar 標籤樣式
colorbar() 本身的參數無法調整文字標籤樣式，因此必須透過 ax.tick_params() 的方法進行設定，常用的參數設定如下：
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| labelsize | 標籤文字大小。 |
| labelcolor | 標籤文字顏色。 |
| direction | 標籤線段位置，預設 out，可設定 in 或 inout。｜ |
| width | 標籤線段粗細，預設 1。 |
| size | 標籤線段長度， |
下方的程式碼執行後，會透過 ax.tick_params()，改變藍色的圖表的 colorbar 的標籤樣式。
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import random
x = range(0,50)
y = random.randint(100,2000,size=50)
s = random.randint(10,500,size=50)
fig, ax = plt.subplots(1,2)
fig.set_size_inches(10,5)
a1 = ax[0].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Reds')
a2 = ax[1].scatter(x, y, s=s, c=s, cmap='Blues')
cbar1 = plt.colorbar(a1,ax=ax[0])
cbar2 = plt.colorbar(a2,ax=ax[1])
cbar2.ax.tick_params(labelsize=18, labelcolor='#00c', direction='in', size=10, width=5)
plt.tight_layout()
plt.show()
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