Matplotlib错误的colorbar分配给subplot

Question

我有一个包装器plot2d，用于matplotlib函数imshow，它也调用colorbar（参见下面的代码）。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），在至少一个子图轴上绘制错误的颜色条。这方面的一个例子是函数bad_cb_on_top，在下面的代码中。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. 为什么我绘制子绘图轴的顺序很重要？
2. 如何让bad_cb_on_top产生works_just_fine当前给出的相同结果，不修改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

我可能非常错误，但您可以通过将im传递给colorbar（）作为mappable来强制执行正确的。在plot2d：

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

我认为这样不仅可以指定轴，还可以指定可映射的输入。仅供参考，它对我没有任何影响（使用1.3.1），所以没有任何损失，但这也意味着我无法测试它。