Question

问题：有没有办法检查颜色条是否已存在？

我正在制作许多带有循环的情节。问题是每次迭代都会绘制颜色条！

如果我可以确定颜色条是否存在，那么我可以将颜色条功能放在if语句中。

if cb_exists:
    # do nothing
else:
    plt.colorbar() #draw the colorbar

如果我使用多处理来制作数字，是否可以防止添加多个颜色条？

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

def plot(number):
    a = np.random.random([5,5])*number
    plt.pcolormesh(a)
    plt.colorbar()
    plt.savefig('this_'+str(number))

# I want to make a 50 plots
some_list = range(0,50)
num_proc = 5
p = multiprocessing.Pool(num_proc)
temps = p.map(plot, some_list)

我知道在绘制下一次迭代之前，我可以用plt.clf（）和plt.cla（）清除图形。但是，我在我的底图图层上有数据我不想重新绘制（这会增加创建绘图所需的时间）。所以，如果我可以删除颜色条并添加一个新颜色，我会节省一些时间。

Answer 1

从绘图中删除颜色条并稍后为其绘制新颜色实际上并不容易。我现在能想出的最佳解决方案如下，假设图中只有一个轴。现在，如果有第二个轴，它必须是存在的颜色条。所以通过检查我们在图上找到多少轴，我们可以判断是否有一个颜色条。

此处我们还要注意用户不希望从外部引用任何命名对象。（这没有多大意义，因为我们需要使用plt，但是嘿..问题也是如此）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.pcolormesh(np.array(np.random.rand(2,2) ))
ax.plot(np.cos(np.linspace(0.2,1.8))+0.9, np.sin(np.linspace(0.2,1.8))+0.9, c="k", lw=6)
ax.set_title("Title")
cbar = plt.colorbar(im)
cbar.ax.set_ylabel("Label")


for i in range(10):
    # inside this loop we should not access any variables defined outside
    #   why? no real reason, but questioner asked for it.
    #draw new colormesh
    im = plt.gcf().gca().pcolormesh(np.random.rand(2,2))
    #check if there is more than one axes
    if len(plt.gcf().axes) > 1: 
        # if so, then the last axes must be the colorbar.
        # we get its extent
        pts = plt.gcf().axes[-1].get_position().get_points()
        # and its label
        label = plt.gcf().axes[-1].get_ylabel()
        # and then remove the axes
        plt.gcf().axes[-1].remove()
        # then we draw a new axes a the extents of the old one
        cax= plt.gcf().add_axes([pts[0][0],pts[0][1],pts[1][0]-pts[0][0],pts[1][1]-pts[0][1]  ])
        # and add a colorbar to it
        cbar = plt.colorbar(im, cax=cax)
        cbar.ax.set_ylabel(label)
        # unfortunately the aspect is different between the initial call to colorbar 
        #   without cax argument. Try to reset it (but still it's somehow different)
        cbar.ax.set_aspect(20)
    else:
        plt.colorbar(im)

plt.show()

通常，更好的解决方案是对绘图中已存在的对象进行操作，并仅使用新数据更新它们。因此，我们无需移除和添加轴，并找到更清洁，更快速的解决方案。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.pcolormesh(np.array(np.random.rand(2,2) ))
ax.plot(np.cos(np.linspace(0.2,1.8))+0.9, np.sin(np.linspace(0.2,1.8))+0.9, c="k", lw=6)
ax.set_title("Title")
cbar = plt.colorbar(im)
cbar.ax.set_ylabel("Label")


for i in range(10):
    data = np.array(np.random.rand(2,2) )
    im.set_array(data.flatten())
    cbar.set_clim(vmin=data.min(),vmax=data.max()) 
    cbar.draw_all() 
    plt.draw()

plt.show()

<小时/>

更新

实际上，后一种从外部引用对象的方法甚至与提问者所需的multiprocess方法一起工作。

所以，这是一个更新图形的代码，无需删除颜色条。

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

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.pcolormesh(np.array(np.random.rand(2,2) ))
ax.plot(np.cos(np.linspace(0.2,1.8))+0.9, np.sin(np.linspace(0.2,1.8))+0.9, c="w", lw=6)
ax.set_title("Title")
cbar = plt.colorbar(im)
cbar.ax.set_ylabel("Label")
tx = ax.text(0.2,0.8, "", fontsize=30, color="w")
tx2 = ax.text(0.2,0.2, "", fontsize=30, color="w")

def do(number):
    start = time.time()
    tx.set_text(str(number))
    data = np.array(np.random.rand(2,2)*(number+1) )
    im.set_array(data.flatten())
    cbar.set_clim(vmin=data.min(),vmax=data.max()) 
    tx2.set_text("{m:.2f} < {ma:.2f}".format(m=data.min(), ma= data.max() )) 
    cbar.draw_all() 
    plt.draw()
    plt.savefig("multiproc/{n}.png".format(n=number))
    stop = time.time()

    return np.array([number, start, stop])


if __name__ == "__main__":
    multiprocessing.freeze_support()

    some_list = range(0,50)
    num_proc = 5
    p = multiprocessing.Pool(num_proc)
    nu = p.map(do, some_list)
    nu = np.array(nu)

    plt.close("all")
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,9))
    ax.barh(nu[:,0], nu[:,2]-nu[:,1], height=np.ones(len(some_list)), left=nu[:,1],  align="center")
    plt.show()

（最后的代码显示了一个时间表，可以看到确实发生了多处理）

Answer 2

如果您可以访问轴和图像信息，则可以检索颜色条作为图像的属性（或关联颜色条的可映射）。

按照上一个答案（How to retrieve colorbar instance from figure in matplotlib），可以是一个例子：

ax=plt.gca()        #plt.gca() for current axis, otherwise set appropriately.
im=ax.images        #this is a list of all images that have been plotted
if im[-1].colorbar is None:   #in this case I assume to be interested to the last one plotted, otherwise use the appropriate index or loop over
    plt.colorbar() #plot a new colorbar

请注意，没有色条的图片会将“无”返回到im[-1].colorbar

Answer 3

一种方法是：

最初（在绘制任何颜色条之前），设置变量
```
colorBarPresent = False
```

在绘制彩条的方法中，检查它是否已经绘制。如果没有，绘制它并设置colorBarPresent变量True：

def drawColorBar():
    if colorBarPresent:
        # leave the function and don't draw the bar again
    else:
        # draw  the color bar
        colorBarPresent = True

Answer 4

有一种间接的猜测方法（我认为对于大多数应用程序来说，具有合理的准确性）Axes实例是否是颜色条的宿主。根据是水平色条还是垂直色条，X轴或Y轴（但不是全部）都满足以下所有条件：

没有滴答声
没有刻度标签
无轴标签
轴范围是（0，1）

因此，这是为您提供的功能：

def is_colorbar(ax):
    """
    Guesses whether a set of Axes is home to a colorbar

    :param ax: Axes instance

    :return: bool
        True if the x xor y axis satisfies all of the following and thus looks like it's probably a colorbar:
            No ticks, no tick labels, no axis label, and range is (0, 1)
    """
    xcb = (len(ax.get_xticks()) == 0) and (len(ax.get_xticklabels()) == 0) and (len(ax.get_xlabel()) == 0) and \
          (ax.get_xlim() == (0, 1))
    ycb = (len(ax.get_yticks()) == 0) and (len(ax.get_yticklabels()) == 0) and (len(ax.get_ylabel()) == 0) and \
          (ax.get_ylim() == (0, 1))
    return xcb != ycb  # != is effectively xor in this case, since xcb and ycb are both bool

感谢!=的绝妙技巧：https://stackoverflow.com/a/433161/6605826

使用此功能，您可以通过以下方式查看颜色条是否存在：

colorbar_exists = any([is_colorbar(ax) for ax in np.atleast_1d(gcf().axes).flatten()])

或者，如果您确定颜色条将始终位于最后，则可以使用以下方法轻松上手：

colorbar_exists = is_colorbar(gcf().axes[-1])

如何检查图中是否存在colorbar

4 个答案:

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