如何从Matplotlib中的图检索颜色条实例

Question

所有。我想在更改图像数据时更新图形的颜色栏。所以像：

img = misc.lena()
fig = plt.figure()
ax = plt.imshow(im)
plt.colorbar(ax)
newimg = img+10*np.randn(512,512)

def update_colorbar(fig,ax,newimg):
    cbar = fig.axes[1]
    ax.set_data(newimg)
    cbar.update_normal(ax)
    plt.draw()

但似乎从fig.axes（）返回的结果没有我期望的颜色条实例。我可能可以只将colorbar实例作为参数传递给update函数，但是我认为仅传递一个fig参数就足够了。谁能解释一下如何从图中检索颜色条？还是为什么’fig.axes（）’不返回AxesImage或Colobar实例，而仅返回Axes或AxesSubplot？我想我只需要对Axes
/ Figure的东西有更多的了解，谢谢！

Answer 1

首先，我认为您在坐标轴（基本上是绘图），图形，标量可映射对象（在这种情况下为图像）和色条实例之间有点困惑。

的figure是，该地块是在窗口中。这是顶级容器。

每个数字通常具有一个或多个axes。这些是地块/子图。

彩条也在图中。添加颜色条会为要显示的颜色条创建一个新轴（除非您另行指定）。（通常无法在与图像相同的轴上显示它，因为颜色条需要有自己的x和y限制，等等。）

您之所以有些困惑，是因为您混用了状态机接口和OO接口。这样做很好，但是您需要了解OO接口。

fig.axes[1]不是colorbar实例。它是绘制颜色条的轴。（也是，图中fig.axes[1]的第二条轴。它恰好是具有一个子图和一个颜色条的图形中的颜色条所在的轴，但通常不会案子。）

如果要更新颜色条，则需要保留colorbar返回的颜色条实例。

以下是您通常如何处理事情的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.random((10,10)) # Generate some random data to plot

fig, ax = plt.subplots() # Create a figure with a single axes.
im = ax.imshow(data)     # Display the image data
cbar = fig.colorbar(im)  # Add a colorbar to the figure based on the image

如果你要使用update_normal更新彩条，预计一ScalarMappable（通过创建例如图像imshow，该集合scatter创建时，ContourSet即contour创建等）以进行传递。（还有其他的方法来做到这一点，以及。通常，您只想更新限制，而不是整个限制。）对于上述代码，您可以致电cbar.update_normal(im)。

但是，您尚未创建新的AxesImage，只是更改了它的数据。因此，您可能只想做：

cbar.set_clim(newimg.min(), newimg.max())