我想在tricontourf中使用matplotlib绘制一些有限元结果。为此，需要创建一个for循环来计算每个元素节点处的数据（类似于MATLAB中的fill命令）。这很好用，但问题在于colorbar的显示。它只显示最后一个元素的值（在循环结束后），它不包括整个域的值。
因此，有没有办法“累积”tricontourf的数据，以便颜色栏包含整个域的值，或者可能是一种操纵colorbar的方法呢？我尝试使用contour_sets.append()附加数据，然后将其用作colorbar的输入，但它不起作用。
代码如下所示：
# nodes and coordinates
IEN = np.array([[1,2,5,6],[2,3,4,5],[5,4,9,8],[6,5,8,7]]) # nodes vs elements
xx = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 2, 3]) # x coordinates
yy = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]) # y coordinates
zz = np.array([50, 40, 30, 45, 20, 30, 30, 15, 10]) # magnitude
nen,nfe = np.shape(IEN) # nodes per element, number of elements
#contour_sets = []
fig = plt.figure(1)
for e in range(nfe):
idx = np.squeeze(IEN[:,e]-1) # take the element nodes
x = xx[idx] # x coordinates of element e
y = yy[idx] # y coordinates of element e
z = zz[idx] # magnitude values of element e
# additional node in the middle to be able to use tricontourf
x5 = np.mean(x) # x coordinate
y5 = np.mean(y) # y coordinate
z5 = np.mean(z) # magnitude value
# set up the triangle nodes (rectangular element as two triangles)
triangles = np.array([ [ 2, 4, 1 ],
[ 2, 3, 4 ], ]) -1
# insert the additional middle node to the coordinates
xt = np.insert(x,nen,[x5]).squeeze()
yt = np.insert(y,nen,[y5]).squeeze()
zt = np.insert(z,nen,[z5]).squeeze()
# plot the data
fil = plt.tricontourf(xt, yt, triangles, zt, norm=plt.Normalize(vmax=zz.max(), vmin=zz.min()), cmap=cm.pink)
#contour_sets.append(fil)
# organize the plot
cb = plt.colorbar(fil, shrink=0.95, aspect=15, pad = 0.05)
cb.ax.yaxis.set_offset_position('left')
cb.update_ticks()
plt.xticks(np.arange(1,3.1,0.5))
plt.yticks(np.arange(1,3.1,0.5))
plt.xlim(1, 3)
plt.ylim(1, 3)
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.tight_layout()
给出了这个图（为了澄清目的而编辑）：
The colorbar only shows the values of zz asociated to the element 4
