概述

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()清除这个图.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.

在这里,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,因为我们无论如何都需要使用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,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,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()

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希望的多进程方法一起工作.

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,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,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[:,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)

总结

以上是编程之家为你收集整理的python – 如何检查图中是否存在colorbar全部内容，希望文章能够帮你解决python – 如何检查图中是否存在colorbar所遇到的程序开发问题。

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