向频谱图添加色条

Question

我正在尝试为频谱图添加一个Colorbar。我已经尝试了所有在网上找到的示例和问题线程，但是没有解决这个问题。

请注意，'spl1'（数据拼接1）是来自ObsPy的跟踪。

我的代码如下：

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.75, 0.7, 0.2]) #[left bottom width height]
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.60], sharex=ax1)
ax3 = fig.add_axes([0.83, 0.1, 0.03, 0.6])

t = np.arange(spl1[0].stats.npts) / spl1[0].stats.sampling_rate
ax1.plot(t, spl1[0].data, 'k')

ax,spec = spectrogram(spl1[0].data,spl1[0].stats.sampling_rate, show=False, axes=ax2)
ax2.set_ylim(0.1, 15)
fig.colorbar(spec, cax=ax3)

它出现了错误：

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-18-61226ccd2d85>", line 14, in <module>
    ax,spec = spectrogram(spl1[0].data,spl1[0].stats.sampling_rate, show=False, axes=ax2)

TypeError: 'Axes' object is not iterable

目前为止最好的结果：

将上述最后3行替换为：

ax = spectrogram(spl1[0].data,spl1[0].stats.sampling_rate, show=False, axes=ax2)
ax2.set_ylim(0.1, 15)
fig.colorbar(ax,cax=ax3)

生成以下内容：

并且会出现关于色条的错误：

axes object has no attribute 'autoscale_None'

我似乎找不到让右侧的色条正常工作的方法。

解决方案？

其中一个解决方案是使用imshow()创建数据的“图像”，但是我从Spectrogram()中没有得到输出，只有“ax”。我看到有些地方尝试使用spectrogram()的“ax,spec”输出，但这会导致TypeError。

• 我找到了非常相似的代码，但是没有起作用 https://www.nicotrebbin.de/wp-content/uploads/2012/03/bachelorthesis.pdf (ctrl+f 'colorbar')
• 查看了相关问题的代码示例 from a related question
• imshow() suggestions 和 example - 无法将 spectrogram 的输出转换为图像。在第二个链接中，我也无法让 mlpy 模块工作（它认为没有 mlpy.wavelet 函数）
• 这个问题在 obspy 的改进帖子 中得到了解决，但他所说的解决方案并没有给出

我希望有人能帮忙 - 我已经在做这个工作一整天了！

- mjp

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您成功绘制了没有颜色条的频谱图吗？您正在使用哪个库中的“spectrogram”函数？请提供该函数所属的库名。 - gsmafra

@gsmafra 我已经在上面的帖子中更新了更多信息-我可以正常绘制频谱图。Spectrogram函数来自：obspy.imaging.spectrogram.spectrogram（因为它具有更简单的内置功能），尽管它在底层使用specgram。 - mjp

正在进行的讨论在：https://github.com/obspy/obspy/issues/1086，其中有一个成功的色条图。虽然对于我的情况不起作用，但如果那里找到了解决方案，我也会在这里添加解决方案。 - mjp

Answer 1

我在获得这个链接的帮助下解决了问题。虽然它还没有显示分贝，但主要问题已经得到解决：获取颜色条。

from obspy.imaging.spectrogram import spectrogram
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.75, 0.7, 0.2]) #[left bottom width height]
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.60], sharex=ax1)
ax3 = fig.add_axes([0.83, 0.1, 0.03, 0.6])

#make time vector
t = np.arange(spl1[0].stats.npts) / spl1[0].stats.sampling_rate

#plot waveform (top subfigure)    
ax1.plot(t, spl1[0].data, 'k')

#plot spectrogram (bottom subfigure)
spl2 = spl1[0]
fig = spl2.spectrogram(show=False, axes=ax2)
mappable = ax2.images[0]
plt.colorbar(mappable=mappable, cax=ax3)

- mjp