Matplotlib:如何调整轮廓图中色条的线宽？

Question

这是一个生成图表的最小例子,它说明了我的问题:

import matplotlib.pylab as plt
import matplotlib.mpl as mpl
import numpy as np
import random

data = [[random.random() for i in range(10)] for j in range(10)]

[XT, YT] = np.meshgrid(np.arange(1,10+1,1), np.arange(1,10+1,1))

cmap = mpl.cm.gray

fig, ax = plt.subplots()

CS = ax.contour(XT, YT, data,levels=np.arange(0,1+0.1,0.1),\
                cmap=cmap,linewidths=0.75)
CB = plt.colorbar(CS, ticks=np.arange(0,1+0.1,0.1))  

plt.show()

结果图看起来像这样:

我想保留图linewidths中的轮廓线,0.75但增加它们colorbar(为了更好的可读性).

如何linewidths在colorbar不更改图中的情况下更改？

我最初尝试过CB.collections,但colorbar没有collections.此外,colorbar使用参数调用linewidths=4.0不起作用(它是一个未知参数).

评论
在输入这个问题时,我有了这个想法(橡皮鸭调试):

CS = ax.contour(XT, YT, data,levels=np.arange(0,1+0.1,0.1),\
            cmap=cmap,linewidths=4.0)
CB = plt.colorbar(CS, ticks=np.arange(0,1+0.1,0.1))
plt.setp(CS.collections , linewidth=0.75)

基本上,将初始设置为linewidths所需的级别colorbar,然后在原始轮廓线上生成colorbar和之后使用collections以减小其线宽.
这有效.

但:有没有办法直接控制linewidths的colorbar？

Answer 1

您只需要了解如何访问这些线路，让我们尝试一下：

>>> CB.ax.get_children()
[<matplotlib.axis.XAxis object at 0x026A74B0>, <matplotlib.axis.YAxis object at 0x026AF270>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x026AF190>, <matplotlib.patches.Polygon object at 0x027387F0>, <matplotlib.collections.LineCollection object at 0x02748BD0>, <matplotlib.text.Text object at 0x026C0D10>, <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x026C0D50>, <matplotlib.spines.Spine object at 0x026A7410>, <matplotlib.spines.Spine object at 0x026A7290>, <matplotlib.spines.Spine object at 0x026A7350>, <matplotlib.spines.Spine object at 0x026A71B0>]

好吧，猜猜看，我打赌第五项是分隔线列表。我们正在寻找一些.line物体，有两个。第一个（第三项）实际上是整个颜色条的边缘（如果我没记错的话）。所以我会去寻找下一个.line对象。

现在我们尝试从以下几个方面来修改它：

>>> len(lines1[4].get_linewidths())
11 #how many item are there? 11 lines
>>> lines1[4].set_color(['r']*11) #set them all to red, in this example we actually want to have the color stay the same, this is just for a demonstration. 
>>> lines1[4].set_linewidths([2]*11) #set them all to have linewidth of 2.

结果