удалить панель цветов из рисунка в matplotlib

Я думаю, что проблема в том, что с помощью del вы отменяете переменную, но не ссылаетесь на объект colorbar. Если вы хотите, чтобы цветовая панель была удалена из графика и исчезла, вы должны использовать метод remove экземпляра colorbar, и для этого вам нужно иметь цветовую панель в переменной, для которой у вас есть два варианта:

1. удержание цветовой полосы в значении в момент создания, как показано в других ответах, например cb=plt.colorbar()
2. извлеките существующую цветовую панель, что вы можете сделать ниже (и upvoting :)) то, что я написал здесь: Как получить экземпляр colorbar из figure в matplotlib затем:

cb.remove() plt.draw() #update plot

Мне удалось решить ту же проблему, используя рис.clear () и display.clear_output ()

import matplotlib.pyplot as plt
import IPython.display as display
import matplotlib.tri as tri
from pylab import *
%matplotlib inline

def plot_res(fig):
    ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
    ax.set_xlabel("x")
    ax.set_ylabel('y')
    plotted=ax.imshow(rand(250, 250))
    ax.set_title("title")
    cbar=fig.colorbar(mappable=plotted)
    display.clear_output(wait=True)
    display.display(plt.gcf())
    fig.clear()

fig=plt.figure()
N=20
for j in range(N):
    plot_res(fig)

У меня была похожая проблема, и я немного поиграл. Я придумал два решения, которые могли бы быть немного более элегантными:

1. Очистите всю фигуру и снова добавьте подзаголовок (+colorbar, если хотите).

2. Если всегда есть цветовая панель, вы можете просто обновить оси с помощью autoscale, который также обновляет цветовую панель.

Я пробовал это с imshow, но я думаю, что это работает аналогично для других методов построения графиков.

from pylab import *
close('all') #close all figures in memory

#1. Figures for fig.clf method
fig1 = figure()
fig2 = figure()
cbar1=None
cbar2=None
data = rand(250, 250)

def makefig(fig,cbar):
  fig.clf()
  ax = fig.add_subplot(111)
  im = ax.imshow(data)
  if cbar:
    cbar=None
  else:
    cbar = fig.colorbar(im)
  return cbar


#2. Update method
fig_update = figure()
cbar3=None
data_update = rand(250, 250)
img=None

def makefig_update(fig,im,cbar,data):
  if im:
    data*=2 #change data, so there is change in output (look at colorbar)
    #im.set_data(data) #use this if you use new array
    im.autoscale()
    #cbar.update_normal(im) #cbar is updated automatically
  else:
    ax = fig.add_subplot(111)
    im = ax.imshow(data)
    cbar=fig.colorbar(im)
  return im,cbar,data

#Execute functions a few times
for i in range(3):
  print i
  cbar1=makefig(fig1,cbar1)
  cbar2=makefig(fig2,cbar2)
  img,cbar3,data_update=makefig_update(fig_update,img,cbar3,data_update)
cbar2=makefig(fig2,cbar2)

fig1.show()
fig2.show()
fig_update.show()

Не хочу ничего отнимать у автора этого поста в блоге (Джозеф лонг), но это явно лучшее решение, которое я нашел до сих пор. Он включает в себя фрагменты кода, отличные объяснения и множество примеров.

Суммировать, из любого вывода оси ax команды: plot, изображение, разброс, коллекция и др. например:

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(5,5), dpi=300)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

data = ax.plot(x,y)
# or
data = ax.scatter(x, y, z)
# or
data = ax.imshow(z)
# or 
data = matplotlib.collection(patches)
ax.add_collection(data)

Вы создаете ось цветовой полосы, используя make_axes_locatable и исходную ось о сюжете.

from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

# the magical part
divider = make_axes_locatable(ax)
caxis = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
fig.colorbar(data, cax=caxis)

plt.show()

Созданная цветовая панель будет иметь тот же размер, что и рисунок или подзаголовок, и вы можете изменить ее ширину , расположение, заполнение при использовании разделителя .команда append_axes .

Я использую matplotlib 1.4.0. Вот как я решаю эту проблему:

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt

# A contour plot example:
delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
Z = 10.0 * (Z2 - Z1)
#

# first drawing
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)  # drawing axes
c = ax.contourf(Z)   # contour fill c
cb = fig.colorbar(c)  # colorbar for contour c

# clear first drawimg
ax.clear()  # clear drawing axes
cb.ax.clear()  # clear colorbar axes

# replace with new drawing
# 1. drawing new contour at drawing axes
c_new = ax.contour(Z)  
# 2. create new colorbar for new contour at colorbar axes
cb_new = ax.get_figure().colorbar(c_new, cax=cb.ax) 

plt.show()

Приведенный выше код рисует график заливки контура с помощью colorbar, очищает его и рисует новый график контура с помощью new colorbar на том же рисунке.

С помощью cb.ax я могу идентифицировать оси цветовых полос и очистить старую цветовую полосу. А указание cax=cb.ax просто рисует новую цветовую панель в старых осях цветовых панелей.

Мне нужно было удалить colorbars, потому что я строил pcolormesh и добавлял colorbar к фигуре в цикле. Каждый цикл будет создавать новую цветовую панель, и после десяти циклов у меня будет десять цветовых панелей. Это было плохо.

Чтобы удалить colorbars, я называю pcolormesh и colorbar переменными, а затем в конце моего цикла удаляю каждую из них. Важно удалить цветовую панель Перед удалением pcolormesh.

Код Psudo:

 for i in range(0,10):
   p = plt.pcolormesh(datastuff[i])
   cb = plt.colorbar(p)
   plt.savefig('name_'+i)

   cb.remove()
   p.remove()

Опять же, необходимо было удалить colorbar перед pcolormesh

"on_mappable_changed" сработало в моем случае. Однако, согласно документам, метод "типично ... не следует вызывать вручную."

if self.cb:
    self.cb.on_mappable_changed(hb)
else:
    self.cb = self.fig.colorbar(hb)