通过make_axes_locatable()模块从mpl_toolkits.axes_grid1中生成图形的刻度分割图像

mpl_toolkits.axes_grid1是一个用于创建复杂的图形布局和刻度分割的模块。其中的make_axes_locatable()函数可以用来创建带有刻度分割图像的图形。

首先，我们需要导入必要的模块：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

然后，我们可以创建一个简单的图形，并添加一些数据：

fig, ax = plt.subplots()
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
im = ax.imshow(data)

接下来，我们使用make_axes_locatable()函数来创建一个新的Axes对象，该对象有刻度分割图像：

divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)

在上述代码中，我们通过调用append_axes()方法从新创建的Axes对象中添加了一个新的坐标轴用于图例（colorbar）。通过指定参数"right"，我们将图例放置在图形的右侧。参数"size"指定了图例的宽度，参数"pad"指定了图例到图形的距离。

最后，我们可以使用cax对象创建一个图例，并添加到图形中：

plt.colorbar(im, cax=cax)

完整的代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

fig, ax = plt.subplots()
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
im = ax.imshow(data)

divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)

plt.colorbar(im, cax=cax)

plt.show()

运行代码后，我们将看到一个带有刻度分割图像的图形。图例位于图形的右侧，并显示与图形中的颜色相对应的值。

使用make_axes_locatable()模块从mpl_toolkits.axes_grid1中生成图形的刻度分割图像非常简单。我们只需要创建一个新的Axes对象，并使用append_axes()方法将图例添加到图形中。这使得我们能够更好地展示图形中的数据，并提供了更多的可视化选项。