Как повторно использовать графики в matplotlib?

Я хотел бы сделать сюжеты на 4 осях, первые три отдельных сюжета на каждой оси и последние все 3 сюжета на последних осях. Вот код:

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()

Итоговое изображение:

Есть ли способ сначала определить графики, а затем добавить их к осям, а затем построить их? Вот логика, которую я имел в виду:

#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]

Теперь постройте линию 1 на ax1, line2 на ax2, строку 3 на ax3 и строку4 на ax4.

Ответы

Ответ 1

Вот одно из возможных решений. Я не уверен, что это очень красиво, но, по крайней мере, это не требует дублирования кода.

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()

Ответ 2

Я думаю, что ваше использование прекрасное, но вы можете передать все пары данных x,y на plot, как это (хотя это очень ужасно для чтения!):

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

Забавный способ сделать это выглядит так:

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

Ответ 3

У меня был более простой вариант использования в ноутбуках jupyter. Учитывая, что вы где-то сохранили объект фигуры, как вы можете его переустановить. например:

Ячейка 1:

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

Ячейка 2:

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

Что это. Преимущество этого в том, что вы можете хранить фигуры в объектах, а затем использовать их, когда это необходимо.

Ответ 4

Также этот вопрос имеет хороший пример ссылки на предыдущие оси с помощью:

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

но также объясняет, как вставить заголовок в каждый участок, используя:

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

размерность ax зависит от параметров подзаговора: если они выложены плиткой по горизонтали или вертикали, то для ax потребуется только один индекс.