python - plot Artists如何重用(Line2D)？

Question

.plot 中的绘图线如何在后续绘图中重复使用？

我想在 4 个轴上作图，每个轴上前三个单独的图，最后一个轴上的所有 3 个图。 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()

生成的图片是:

有没有办法先定义图，然后将它们添加到轴，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 Line2D情节艺术家由plt.plot返回不能重复使用。尝试这样做，将根据 def set_figure(self, fig): 导致 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，轴级绘图如 seaborn.lineplot返回一个 axes:
    • p = sns.lineplot(...) 然后 p.get_children() 获取艺术家对象。
• 绘图艺术家可以直接创建，使用类似matplotlib.lines.Line2D 的方法，并在多个地 block 中重复使用。
• 使用标准导入实践、子图更新代码，并且不使用列表理解来产生副作用(Python 反模式)。
• 在 python 3.8.11、matplotlib 3.4.3
中测试

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()

原始答案

• 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()