如何在matplotlib中重用图？

Question

我想在4个轴上绘图，每个轴上的前三个单独的绘图，以及最后一个轴上的最后全部3个绘图。 这是代码：

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()

结果图片为：
有没有办法首先定义图，然后将它们添加到轴，然后绘制它们？这是我心中的逻辑：

#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

这是一种可能的解决方案。我不确定它是非常漂亮的，但至少它不需要代码重复。

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

我认为您的使用情况很好，但是您可以将所有x,y数据对传递给plot，这样看起来很糟糕（尽管它让您阅读起来非常糟糕！）：

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

一种有趣的不同方式是这样的：

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

Answer 3

我在jupyter笔记本中有一个更简单的用例。鉴于您已将图形对象存储在某处，您如何重新绘制它。 例如：

单元格1：

Mode=OneWayToSource

Cell 2：

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

就是这样。这样做的好处是您可以将数字存储在对象中，然后在必要时使用它们。

Answer 4

this question还有一个很好的示例，它使用以下命令引用以前的轴：

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

但也说明了如何使用以下方法在每个子图上插入标题：

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

斧头的尺寸取决于子图参数：如果只是垂直或垂直平铺它们，斧头将只需要一个索引。