本文介绍如何在 matplotlib 双 choropleth 子图中，将共享的 colorbar 或图例统一放置在整幅图形底部中央，避免默认附着于单个子图，并提供可直接复用的代码方案与关键参数说明。
本文介绍如何在 matplotlib 双 choropleth 子图中，将共享的 colorbar 或图例统一放置在整幅图形底部中央，避免默认附着于单个子图，并提供可直接复用的代码方案与关键参数说明。
在使用 geopandas.GeoDataFrame.plot() 绘制双 choropleth 地图（如全国与局部区域对比）时，column 参数会自动触发颜色映射，但其内置的 legend=True 仅将图例绑定到对应子图轴上，无法跨子图统一控制位置。要实现“色阶图例居中置于两图下方”这一常见出版级排版需求，不能依赖 ax.legend()（适用于分类图例），而应使用 fig.colorbar() 配合 ScalarMappable，或更简洁地采用 fig.legend() + bbox_to_anchor 进行全局定位。
以下是推荐的完整解决方案（基于您原始代码优化）：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from matplotlib.colors import Normalize
# 假设 norm 已定义（如：norm = Normalize(vmin=0, vmax=100)）
a_combined_path = 'c:\mypath'
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, layout='constrained')
fig.set_size_inches(10, 5.5) # 高度适当减小，为底部图例留出空间
# 绘制地图（禁用内置图例）
a_2020.plot(ax=ax1, column='Party Vote Share', cmap='Greens',
edgecolor='black', linewidth=0.5, norm=norm, legend=False)
a_dublin.plot(ax=ax2, column='Party Vote Share', cmap='Greens',
edgecolor='black', linewidth=0.5, norm=norm, legend=False)
ax1.set_axis_off()
ax2.set_axis_off()
ax1.set_title('Republic of Ireland', size=16)
ax2.set_title('Dublin', size=16)
fig.suptitle('Aontú vote share in the 2020 elections
by constituency (Pct of total vote)', size=16)
# ✅ 关键步骤：创建 ScalarMappable 并添加全局 colorbar
sm = cm.ScalarMappable(cmap='Greens', norm=norm)
sm.set_array([]) # 必需调用，否则 colorbar 报错
cbar = fig.colorbar(sm, ax=[ax1, ax2], shrink=0.4, aspect=20,
location='bottom', pad=0.15, anchor=(0.5, 0))
cbar.set_label('Party Vote Share (%)', size=14)
plt.savefig(a_combined_path, dpi=600, bbox_inches='tight')
plt.show()核心要点说明：
- ax=[ax1, ax2]：使 colorbar 关联两个子图，确保其尺寸和位置基于整体布局计算；
- location='bottom'：直接指定 colorbar 位于图形底部（Matplotlib 3.7+ 支持）；
- shrink=0.4 和 pad=0.15：精细控制宽度与底部间距，避免遮挡标题；
- anchor=(0.5, 0)：将 colorbar 锚点设在底部水平居中位置（x=0.5, y=0）；
- bbox_inches='tight'：导出时自动裁剪空白边距，防止图例被截断。
⚠️ 注意事项：
- 若使用较旧 Matplotlib 版本（<3.7），请改用 fig.colorbar(..., orientation='horizontal') 并配合 bbox_to_anchor 手动定位；
- legend=False 在 plot() 中必须显式设置，否则每个子图会生成独立图例；
- sm.set_array([]) 是必需步骤，用于满足 ScalarMappable 的内部校验逻辑。
该方案生成专业、紧凑且语义清晰的双地图可视化，图例严格居中于底部，符合学术出版与报告展示标准。
