如何重用绘图艺术家（Line2D）？

Question

.plot 中的情节线如何在后续情节中重复使用？

我想在 4 个轴上绘制图，每个轴上的前三个单独的图，最后一个轴上的所有 3 个图。 代码如下：

from numpy import *
from matplotlib.pyplot import *
fig=figure()
data=arange(0,10,0.01)
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)

line1=ax1.plot(data,data)
line2=ax2.plot(data, data**2/10, ls='--', color='green')
line3=ax3.plot(data, np.sin(data), color='red')
#could I somehow use previous plots, instead recreating them all?
line4=ax4.plot(data,data)
line4=ax4.plot(data, data**2/10, ls='--', color='green')
line4=ax4.plot(data, np.sin(data), color='red')
show()

生成的图片是：

有没有办法先定义图，然后将它们添加到轴上，然后绘制它们？这是我想到的逻辑：

#this is just an example, implementation can be different
line1=plot(data, data)
line2=plot(data, data**2/10, ls='--', color='green')
line3=plot(data, np.sin(data), color='red')
line4=[line1, line2, line3]

现在在 ax1 上绘制 line1，在 ax2 上绘制 line2，在 ax3 上绘制 line3，在 ax4 上绘制 line4。

Answer 1

• OP 中请求的实现不起作用，因为plt.plot 返回的Line2D 绘图Artist 无法重用。尝试这样做，将根据def set_figure(self, fig): 生成RuntimeError
  • OP 中的line1 与使用Line2D 方法直接创建的line1 不同，因为绘制的Artist 具有不同的属性。
  • 关于seaborn 和matplotlib 的API，像seaborn.lineplot 这样的轴级绘图返回axes：
    • p = sns.lineplot(...) 然后 p.get_children() 获取 Artist 对象。
• 可以直接创建绘图艺术家，使用matplotlib.lines.Line2D 等方法，并在多个绘图中重复使用。
• 使用标准导入做法、子图更新了代码，而不是使用列表理解来获得副作用（python 反模式）。
• 在python 3.8.11、matplotlib 3.4.3 测试

import numpy as np
from copy import copy
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

# crate the figure and subplots
fig, axes = plt.subplots(2, 2)

# flatten axes into 1-D for easy indexing and iteration
axes = axes.ravel()

# test data
data=np.arange(0, 10, 0.01)

# create test lines
line1 = Line2D(data, data)
line2 = Line2D(data, data**2/10, ls='--', color='green')
line3 = Line2D(data, np.sin(data), color='red')
lines = [line1, line2, line3]

# add the copies of the lines to the first 3 subplots
for ax, line in zip(axes[0:-1], lines):
    ax.add_line(copy(line))

# add 3 lines to the 4th subplot
for line in lines:
    axes[3].add_line(line)
    
# autoscale all the subplots if needed
for _a in axes:
    _a.autoscale()

plt.show()

原答案

• 这是一种可能的解决方案。我不确定它是否非常漂亮，但至少它不需要重复代码。

import numpy as np, copy
import matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.lines as ml

fig=plt.figure(1)
data=np.arange(0,10,0.01)
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)

#create the lines
line1=ml.Line2D(data,data)
line2=ml.Line2D(data,data**2/10,ls='--',color='green')
line3=ml.Line2D(data,np.sin(data),color='red')
#add the copies of the lines to the first 3 panels
ax1.add_line(copy.copy(line1))
ax2.add_line(copy.copy(line2))
ax3.add_line(copy.copy(line3))

[ax4.add_line(_l) for _l in [line1,line2,line3]] # add 3 lines to the 4th panel

[_a.autoscale() for _a in [ax1,ax2,ax3,ax4]] # autoscale if needed
plt.draw()

Answer 2

this question 也有一个很好的例子来引用以前的轴：

fix, ax = plt.subplots(2, 2)
ax[0,1].plot(data, data**2 / 10, ls='--', color='g')

还解释了如何在每个子图上插入标题：

ax[0,1].set_title('Simple plot')

ax 的维度取决于子图参数：如果它们只是水平或垂直平铺，则 ax 只需要一个索引。

Answer 3

我在 jupyter 笔记本中有一个更简单的用例。鉴于您在某处存储了一个图形对象，您如何重新绘制它。 例如：

单元格 1：

f = plt.figure(figsize=(18, 6))
f.suptitle("Hierarchical Clustring", fontsize=20)
dendrogram(Z, color_threshold=cut_off,
           truncate_mode='lastp',
           p=20)

单元格 2：

#plot f again, the answer is really simple
f
plt.show()

就是这样。这样做的好处是您可以将图形存储在对象中，然后在必要时使用它们。

Answer 4

我认为您的用法很好，但是您可以像这样将所有x,y 数据对传递给plot（尽管它读起来很糟糕！）：

ax4.plot(data, data, data, data**2 / 10, data, np.sin(data))

一个有趣的不同方法是这样的：

graph_data = [(data, data), (data, data**2 / 10), (data, np.sin(data))]
[ax4.plot(i,j) for i,j in graph_data]