Рисование линий между двумя участками в Matplotlib

Ответ 1

Решение других ответов во многих случаях является субоптимальным (поскольку они будут работать только в том случае, если изменения не будут внесены в график после вычисления точек).

Лучшее решение будет использовать специально разработанный ConnectionPatch:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)

x,y = np.random.rand(100),np.random.rand(100)

ax1.plot(x,y,'ko')
ax2.plot(x,y,'ko')

i = 10
xy = (x[i],y[i])
con = ConnectionPatch(xyA=xy, xyB=xy, coordsA="data", coordsB="data",
                      axesA=ax2, axesB=ax1, color="red")
ax2.add_artist(con)

ax1.plot(x[i],y[i],'ro',markersize=10)
ax2.plot(x[i],y[i],'ro',markersize=10)


plt.show()

Ответ 2

Вы можете использовать fig.line. Он добавляет любую строку к вашей фигуре. Линии линий выше, чем оси, поэтому вам не нужна никакая ось для ее рисования.

Этот пример отмечает ту же точку на двух осях. Нужно быть осторожным с системой координат, но преобразование делает для вас всю тяжелую работу.

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

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)

x,y = np.random.rand(100),np.random.rand(100)

ax1.plot(x,y,'ko')
ax2.plot(x,y,'ko')

i = 10

transFigure = fig.transFigure.inverted()

coord1 = transFigure.transform(ax1.transData.transform([x[i],y[i]]))
coord2 = transFigure.transform(ax2.transData.transform([x[i],y[i]]))


line = matplotlib.lines.Line2D((coord1[0],coord2[0]),(coord1[1],coord2[1]),
                               transform=fig.transFigure)
fig.lines = line,

ax1.plot(x[i],y[i],'ro',markersize=20)
ax2.plot(x[i],y[i],'ro',markersize=20)


plt.show()

Ответ 3

Я не уверен, что это именно то, что вы ищете, но простой трюк для построения сюжета.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ax1=plt.figure(1).add_subplot(211)
ax2=plt.figure(1).add_subplot(212)

x_data=np.linspace(0,10,20)
ax1.plot(x_data, x_data**2,'o')
ax2.plot(x_data, x_data**3, 'o')

ax3 = plt.figure(1).add_subplot(111)
ax3.plot([5,5],[0,1],'--')
ax3.set_xlim([0,10])
ax3.axis("off")
plt.show()