关于python：更新matplotlib中的colorbar范围


Update range of colorbar in matplotlib

我想在一个函数中更新一个contourf图，它工作得很好。但是，数据的范围会改变，因此我也必须更新颜色条。这就是我没有做到的地方。

请参见以下最低工作示例：

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# Random data
data = np.random.rand(10, 10)

# Plot data
levels = np.linspace(0., 1., 100)
plot = ax.contourf(data, levels=levels)
clist = plot.collections[:]

# Create colorbar
cbar = plt.colorbar(plot)
cbar_ticks = np.linspace(0., 1., num=6, endpoint=True)
cbar.set_ticks(cbar_ticks)

plt.show()

def update():
    # Remove old plot
    for c in clist:
        ax.collections.remove(c)
        clist.remove(c)

    # Create new data and plot
    new_data   = 2.*np.random.rand(10, 10)
    new_levels = np.linspace(0., 2., 200)
    new_plot = ax.contourf(new_data, levels=new_levels )

    # Modify colorbar
    cbar.set_clim(0., 2.)
    new_cbar_ticks = np.linspace(0., 2., num=21, endpoint=True)
    cbar.set_ticks(new_cbar_ticks)

    plt.draw()

update()

不打电话给update()，我得到如下图片：

enter image description here。

这正是我想要的。在update()函数中，我基本上改变了从[0,1)到[0,2)的数据范围，创建新数据，更新绘图。我还尝试在颜色条刻度中加倍采样，以使刻度的间隔为0.1，而不是0.2。这就是我得到的：

氧化镁

数据绘制正确，数据的颜色映射正确，颜色条中的刻度和颜色正确，但颜色条的范围仍然在0到1之间。如何更改颜色栏以显示最大为2的完整范围？

你能用imshow代替contour吗？在这种情况下，很容易同时更新绘图和颜色条。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# Random data
data = np.random.rand(10, 10)

# Plot data
plot = ax.imshow(data)


# Create colorbar
cbar = plt.colorbar(plot)
cbar_ticks = np.linspace(0., 1., num=6, endpoint=True)
cbar.set_ticks(cbar_ticks)

plt.show(block=False)

def update():

    new_data   = 2.*np.random.rand(10, 10)

    plot.set_data(new_data)
    cbar.set_clim(vmin=0,vmax=2)
    cbar_ticks = np.linspace(0., 2., num=11, endpoint=True)
    cbar.set_ticks(cbar_ticks)
    cbar.draw_all()
    plt.draw()

    plt.show()

update()
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这就是你想做的？

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# Random data
data = np.random.rand(10, 10)

# Plot data
levels = np.linspace(0., 1., 100)
plot = ax.contourf(data, levels=levels)

# Create colorbar
cbar = plt.colorbar(plot)
cbar_ticks = np.linspace(0., 1., num=6, endpoint=True)
cbar.ax.set_autoscale_on(True)
cbar.set_ticks(cbar_ticks)

plt.show(block=False)

def update():
    global cbar

    cbar.remove()
    fig.clear()

    # Create new data and plot
    new_data   = 2.*np.random.rand(10, 10)
    new_levels = np.linspace(0., 2., 200)
    ax = fig.add_subplot(111)
    plot = ax.contourf(new_data, levels=new_levels )

    cbar = plt.colorbar(plot)
    cbar_ticks = np.linspace(0., 2., num=21, endpoint=True)
    cbar.set_ticks(cbar_ticks)    
    plt.draw()

update()

号

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