如何连接两个 matplotlib 图形

Question

我有一个从数据生成 matplotlib 图形的脚本。这些图按如下方式保存到磁盘：

fig, ax = plt.subplots() # create the plot # ... pickle.dump(ax, open(of, 'wb'))

在另一个脚本中，我想加入其中的某些情节。我可以使用以下方法读回数据：

figures = [pickle.load(file) for file in files]

（FWIW，我读回的数字类型为AxesSubplot。）

到目前为止一切顺利。现在我想将两个（或更多）图形的数据放在一起，使用可用绘图的最大或最小比例。由于我缺乏经验，我完全不知道如何做到这一点。我确实发现了有关加入情节的问题，并且共识是首先在一个图中绘制。在我的情况下，这将是相当困难的，因为单个数据集的绘图逻辑已经很复杂。 （还有其他原因，为什么每个数据集都应该在第一步中单独绘制，然后才可能与其他数据集连接）。

我想加入的图以相同的方式表示它们的数据 - 即所有图都是线图或直方图（不确定如何有意义地加入这些图）或 QQPlots（参见 statsmodels.api）。它们可能具有或可能不具有相同大小的数据。

如何加入不同图形的图？

Answer 1

我认为您会发现将数据保存到文件中更容易，您以后可以从中生成新的绘图。您甚至可以使用np.savez 不仅将数据保存在一个文件中，还可以将绘图方法及其参数保存在一个文件中。以下是您以后如何load 这些文件在新图中生成“连接”图的方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def join(ax, files):
    data = [np.load(filename) for filename in files]
    for datum in data:
        method = getattr(ax, datum['method'].item())
        args = tuple(datum['args'])
        kwargs = datum['kwargs'].item()
        method(*args, **kwargs)

x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.exp(-x**2/2)/np.sqrt(2*np.pi)
a = np.random.normal(size=10000)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()
np.savez('/tmp/a.npz', method='plot', args=(x, y), kwargs=dict())

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(a, bins=100, density=True)
plt.show()
np.savez('/tmp/b.npz', method='hist', args=(a,), 
         kwargs=dict(bins=100, density=True))

fig, ax = plt.subplots()
join(ax, ['/tmp/a.npz', '/tmp/b.npz'])
plt.show()

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以上我使用np.savez 和np.load 而不是pickle 来保存和恢复数据。或者，您可以腌制一个包含数据、方法及其参数的字典、元组或列表。但是，由于数据主要是数字，所以使用np.savez 是more efficient and less of a security risk than pickle。

Answer 2

创建函数以绘制到特定轴

您通常会将绘图放入一个函数中，该函数将要绘制的轴作为参数。然后你可以在任何你喜欢的地方重复使用这个函数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def myplot1(data, ax=None, show=False):
    if not ax:
        _, ax = plt.subplots()
    ax.plot(data[0], data[1])
    if show:
        plt.show()

def myplot2(data, ax=None, show=False):
    if not ax:
        _, ax = plt.subplots()
    ax.hist(data, bins=20, density=True)
    if show:
        plt.show()

x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.exp(-x**2/2)/np.sqrt(2*np.pi)
a = np.random.normal(size=10000)

# create figure 1
myplot1((x,y))
#create figure 2
myplot2(a)

# create figure with both
fig, ax = plt.subplots()
myplot1((x,y), ax=ax)
myplot2(a, ax=ax)

plt.show()

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将艺术家转移到新形象

要回答这个问题，是的，您可以将艺术家从未腌制的人物中移出，但这涉及一些黑客行为，并且可能导致不完美的结果：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pickle

x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.exp(-x**2/2)/np.sqrt(2*np.pi)
a = np.random.normal(size=10000)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

pickle.dump(fig, open("figA.pickle","wb"))
#plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(a, bins=20, density=True, ec="k")

pickle.dump(fig, open("figB.pickle","wb"))
#plt.show()

plt.close("all")

#### No unpickle the figures and create a new figure
#    then add artists to this new figure

figA = pickle.load(open("figA.pickle","rb"))
figB = pickle.load(open("figB.pickle","rb"))

fig, ax = plt.subplots()

for figO in [figA,figB]:
    lists = [figO.axes[0].lines, figO.axes[0].patches]
    addfunc = [ax.add_line, ax.add_patch]
    for lis, func in zip(lists,addfunc):
        for artist in lis[:]:
            artist.remove()
            artist.axes=ax
            artist.set_transform(ax.transData)
            artist.figure=fig
            func(artist)

ax.relim()
ax.autoscale_view()

plt.close(figA)
plt.close(figB)   
plt.show()

在这里，我们循环遍历未腌制图形中的所有线条和补丁，将它们从旧图形中删除并将它们添加到新图形中。为此，我们需要设置轴、变换和图形以正确匹配新图形。 这当然会随着图中不同类型的艺术家而变得越来越复杂，并且需要even more complex methods if those artists have transforms other than the data transform associated with them。