首先，我认为您在坐标轴（基本上是绘图），图形，标量可映射对象（在这种情况下为图像）和色条实例之间有点困惑。
的
figure是，该地块是在窗口中。这是顶级容器。
每个数字通常具有一个或多个
axes。这些是地块/子图。
彩条也在图中。添加颜色条会为要显示的颜色条创建一个新轴（除非您另行指定）。（通常无法在与图像相同的轴上显示它，因为颜色条需要有自己的x和y限制，等等。）
您之所以有些困惑，是因为您混用了状态机接口和OO接口。这样做很好，但是您需要了解OO接口。
fig.axes[1]不是colorbar实例。它是绘制颜色条的轴。（也是，图中
fig.axes[1]的第二条轴。它恰好是具有一个子图和一个颜色条的图形中的颜色条所在的轴，但通常不会案子。）
如果要更新颜色条，则需要保留
colorbar返回的颜色条实例。
以下是您通常如何处理事情的示例：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.random.random((10,10)) # Generate some random data to plotfig, ax = plt.subplots() # Create a figure with a single axes.im = ax.imshow(data) # Display the image datacbar = fig.colorbar(im) # Add a colorbar to the figure based on the image
如果你要使用
update_normal更新彩条，预计一
ScalarMappable（通过创建例如图像
imshow，该集合
scatter创建时，
ContourSet即
contour创建等）以进行传递。（还有其他的方法来做到这一点，以及。通常，您只想更新限制，而不是整个限制。）对于上述代码，您可以致电
cbar.update_normal(im)。
但是，您尚未创建新的
AxesImage，只是更改了它的数据。因此，您可能只想做：
cbar.set_clim(newimg.min(), newimg.max())
