python - Matplotlib 分配给子图的错误颜色条

Question

我有一个包装器，plot2d，用于 matplotlib 函数 imshow，它也调用 colorbar(见下面的代码)。当我以非连续顺序在子图上使用它时(例如，子图 2 后跟子图 1)，错误的颜色条至少绘制在一个子图轴上。这方面的一个例子是下面代码中的函数 bad_cb_on_top。但是，当我使用 works_just_fine 时，我得到了预期的结果。这两个函数之间的唯一区别是它们绘制到子图轴的顺序。

我的两个问题是:

1. 为什么绘制子图轴的顺序很重要？
2. 如何让 bad_cb_on_top 产生与 works_just_fine 当前给出的相同结果，无需修改 bad_cp_on_top？

版本信息:

• python 2.7.3
• matplotlib 1.1.1

示例代码:

from pylab import *

x = linspace(-1, 1, 100)
x, y = meshgrid(x, x)
data = 1./(x**2 + y**2)

def plot2d(data, ax=None, vmax=None):
  '''A simple wrapper for implot.'''
  # if ax was given, set ax as the current axis for plotting
  if ax :
    sca(ax)

  # Plot the data
  im = imshow(data, vmax=vmax, interpolation='lanczos')
  # This line assures that ax is the axis which was just plotted on
  # even if ax was not specified
  ax = im.axes

  # Add the colorbar
  cb = colorbar(ax=ax, orientation='vertical')

  return None

figsize=[4, 7]

def bad_cb_on_top():
  # This function copies the color bar from the bottom panel 
  # to the top panel for some unknown reason.
  fig, axs = subplots(2, 1, figsize=figsize)
  plot2d(data, vmax=31, ax=axs[1])
  plot2d(data, vmax=314, ax=axs[0])
  fig.show()

def works_just_fine():
  # This function works as intended despite little change
  fig, axs = subplots(2, 1, figsize=figsize)
  plot2d(data, vmax=314, ax=axs[0])
  plot2d(data, vmax=31, ax=axs[1])
  fig.show()

bad_cb_on_top()
works_just_fine()

bad_cp_on_top() 的输出:

works_just_fine() 的输出

Answer 1

我可能非常错了，但您可以通过将 im 作为可映射对象传递给 colorbar() 来强制执行正确的错误。在 plot2d 中:

cb = colorbar(im, ax=ax, orientation='vertical')

我认为它不仅指定了坐标轴，还指定了可映射的输入。仅供引用，这对我(使用 1.3.1)没有影响，所以没有任何问题，但这也意味着我无法测试它。