如何重用绘图艺术家（Line2D）？

Question

如何在随后的绘图中重用. field中的绘图行？

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()

#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]

现在打印ax1上的线1、ax2上的线2、ax3上的线3和ax4上的线4。

Answer 1

我在jupyter笔记本中有一个更简单的用例。假设您已经在某个地方存储了一个地物对象，那么如何重新打印它呢。如：

单元1：

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

牢房2：

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

就这样了。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 2

我认为你的用法很好，但是你可以像这样将所有的x，y数据对传递给plot（尽管它让阅读变得非常可怕！）：

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

另一种有趣的方式是：

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

Answer 3

• OP中请求的实现不起作用，因为plt返回了Line2D绘图艺术家。无法重复使用绘图。按照def set\u图（self，fig）：

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()

• 这里有一个可能的解决方案。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()