Python 如何从matplotlib中的“ax”返回“ScalarMappable”？

Figure.colorbar（mappable=…）

有一个参数用于接受可着色项目，例如

AxesImage

、

ContourSet

等。考虑到这一点，通常的用法如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable


ax = plt.subplot()
im = ax.imshow(np.arange(100).reshape((10, 10)))

# create an axes on the right side of ax. The width of cax will be 5%
# of ax and the padding between cax and ax will be fixed at 0.05 inch.
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)

plt.colorbar(im, cax=cax)

在上面的示例中，可映射的

im

由

imshow（）

返回，在大多数情况下我认为这很好。我的问题是在实现

ax.imshow（）

或

ax.pcolormesh（）

后，如何直接从

ax

返回mappable，如下所示

ax.imshow(np.arange(100).reshape((10, 10)))
def get_mappable(ax):
    pass

mappable = get_mappable(ax)

ax.images

不是我想要的，因为这只是一种映射类型

我回顾了

plt.colorbar（）

中的一些源代码，它使用了

gci（）

（），但我尝试了，它返回了

None

，我想我一定错过了一些重要的东西。请给我一些指导，非常感谢

编辑：

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我找到了答案，但它与

ax.images

方法非常相似。

一个可能的障碍是

ax

可以有多个与ScalarMapable兼容的元素。通常，访问ScalarMapable的原因是创建一个颜色条。当有多个这样的元素时，该函数应该指向什么？全部归还（可能是一个巨大的列表）？或者试着找出它们是否会导致相同的色条？或者…？嗨，是的，但是我们可以返回当前可映射的。gcf（）中的类似概念。似乎在源代码中，他们使用gci（），但我尝试了，它没有返回任何。。。请我们使用gci（），我想可以。谢谢你的回复。