如何在Matplotlib中以编程方式选择特定的子图？

Question

所以在添加了figure三个垂直子图的地方add_subplot,如何选择让我们说中间的？

现在我做这个列表理解:

[r[0] for r in sorted([[ax, ax.get_geometry()[2]] for ax in self.figure.get_axes()], key=itemgetter(1))]

在那里我可以简单地选择我想要的索引,与之对应axes.有更简单的方法吗？

Answer 1

从matplotlib文档:

如果该图已经有一个带有键(args,kwargs)的子图,那么它只会使该子图变为当前并返回它.

这是一个例子:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()  
for vplot in [1,2,3]:
    ax = fig.add_subplot(3,1,vplot)
    ax.plot(range(10),range(10))

ax_again = fig.add_subplot(3,1,2)
ax_again.annotate("The middle one",xy=(7,5),xytext=(7,5))

plt.show()

再次调用中间的绘图,以便可以对其进行注释.

如果我使用原始调用设置背景怎么办？当我第二次获得子图时,是否需要再次设置它？

是.原始调用的参数和关键字用于创建唯一标识符.因此,为了使图形再次生成此唯一标识符,您需要再次传递相同的参数(网格定义,位置)和关键字.例如:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()  
ax = fig.add_subplot(2,1,1,axisbg='red')
ax.plot(range(10),range(10))
ax = fig.add_subplot(2,1,2)
ax.plot(range(10),range(10))

ax_again = fig.add_subplot(2,1,1,axisbg='red')
ax_again.annotate("The top one",xy=(7,5),xytext=(7,5))

plt.show()

如果我使用 ax_again.change_geometry() 怎么办？

你会认为change_geometry,例如从312到422,会改变你使用add_subplot的方式,但事实并非如此.调用change_geometry时似乎存在错误或未定义的行为.使用参数和关键字生成的原始唯一键到第一个add_subplot调用,不会更新.因此,如果要通过add_subplot调用返回轴,则需要使用原始参数和关键字调用add_subplot.有关详细信息,请按照此问题报告:https: //github.com/matplotlib/matplotlib/issues/429

我现在的猜测是,如果在使用add_subplot调用生成子图后更改子图的任何属性,则不会调整唯一.所以只需使用原始参数和关键字,希望这将成功.