使用 matplotlib 3.3+ 更改颜色条限制以更改比例

Change Colorbar limit for changing scale with matplotlib 3.3+

底部的代码完全符合我的要求,但只适用于至少低于 3.3.4 的 matplotlib 版本。对于此版本 3.3.4,我收到以下错误消息:

AttributeError: 'ColorBar' object has no attribute 'set_clim'

因此,我试图找出在今天的版本中如何做到这一点,但失败了。 那么,如何在较新版本中更改图像和 Colobar 的色阶?

工作代码(在 2.2.2 中测试):

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.cos(x)
y = y.reshape(10,10)

plt.ion()

figure = plt.figure()
line1 = plt.imshow(y)
cbar = plt.colorbar(line1)

for p in range(100):
    updated_y = np.random.randint(0,10)*np.cos(x-0.05*p).reshape(10,10)
    
    line1.set_data(updated_y)

    cbar.set_clim(vmin=np.min(updated_y),vmax=np.max(updated_y)) #this line creates the error
    cbar.draw_all()
    
    figure.canvas.draw()
    figure.canvas.flush_events()
    time.sleep(1)

  • 此外,.set_clim 可用于返回的图像对象,而不是颜色条对象。
  • matplotlib: Image Tutorial Example 修改为使用面向对象的接口。
    • 使用stinkbug.png
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

img = mpimg.imread('stinkbug.png')
lum_img = img[:, :, 0]

fig, (ax1, ax2)= plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 7))

im1 = ax1.imshow(lum_img)
im1.set_cmap('nipy_spectral')
ax1.set_title('Before')
fig.colorbar(im1, ax=ax1, ticks=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7], orientation='horizontal')

im2 = ax2.imshow(lum_img)
im2.set_cmap('nipy_spectral')
im2.set_clim(0.0, 0.7)  # set clim on the im2 image object
ax2.set_title('After')
fig.colorbar(im2, ax=ax2, ticks=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7], orientation='horizontal')

我在以下 post 中找到了 @Trenton McKinneys 提供的解决方案 link:

解决代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.cos(x)
y = y.reshape(10,10)

plt.ion()

figure = plt.figure()
line1 = plt.imshow(y)
cbar = plt.colorbar(line1)

for p in range(100):
    updated_y = np.random.randint(0,10)*np.cos(x-0.05*p).reshape(10,10)
    
    line1.set_data(updated_y)

    #cbar.set_clim(vmin=np.min(updated_y),vmax=np.max(updated_y)) #this line creates the error
    cbar.mappable.set_clim(vmin=np.min(updated_y),vmax=np.max(updated_y)) #this works
    cbar.draw_all()
    
    figure.canvas.draw()
    figure.canvas.flush_events()
    time.sleep(1)

(一张)提供图片: