Python 在matplotlib中使用箭袋更改颜色限制？

在matplotlib中使用箭图打印时，如何更改颜色范围的限制？我有以下代码：

PyPlot.ion()
xlim(1, 64)
ylim(1, 64)
flechitas = quiver(x, y, EFx, EFy, sqrt((EFx.*EFx+EFy.*EFy)),
        pivot="middle", cmap="Blues")
cb=colorbar(flechitas)

---

它会生成一个adecuate图像，但使用自动检测的范围作为第5个参数（颜色）。在中，它说我可以使用

clim

关键字，但是如果我将它放在参数内部或外部，在xy限制之后，我会得到一个错误，指示我必须首先使用imageshow创建一个图像。如果我这样做，那么我会得到一个更模糊的错误，一个

AssertionError（）

。我的matplotlib是1.3.1。

好的，我知道了，这是使用matplotlib 1.3.1的正确方法

figure()
xlim(1,64)
ylim(1,64)
flechitas=quiver(x,y,EFx,EFy, sqrt((EFx.*EFx+EFy.*EFy)), units="x", 
pivot="middle", cmap="Blues", width=0.4);
cb=colorbar(flechitas, clim(0,120));

---

所以，

clim（min，max）

似乎必须是

colorbar（…）

的一个参数

使用matplotlib函数

clim

（）：

扩展示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
U = np.cos(X)
V = np.sin(Y)
M = np.hypot(U, V)

plt.figure(figsize=(17,5))
plt.subplot(121)
Q = plt.quiver(X, Y, U, V, M)
plt.colorbar()
plt.subplot(122)
Q = plt.quiver(X, Y, U, V, M)
plt.colorbar()
plt.clim(0,1)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
U = np.cos(X)
V = np.sin(Y)
M = np.hypot(U, V)

plt.figure(figsize=(17,5))
plt.subplot(121)
Q = plt.quiver(X, Y, U, V, M)
plt.colorbar()
plt.subplot(122)
Q = plt.quiver(X, Y, U, V, M)
plt.colorbar()
plt.clim(0,1)