如何创建第二个（新）绘图，然后在旧绘图上绘图？

Question

我想绘制数据，然后创建一个新图形并绘制data2，最后回到原始图并绘制data3，有点像这样：

import numpy as np
import matplotlib as plt

x = arange(5)
y = np.exp(5)
plt.figure()
plt.plot(x, y)

z = np.sin(x)
plt.figure()
plt.plot(x, z)

w = np.cos(x)
plt.figure("""first figure""") # Here's the part I need
plt.plot(x, w)

仅供参考我如何告诉matplotlib我已经完成了绘图？做了类似的事情，但不完全是！它不允许我访问原始情节。

Answer 1

如果您发现自己经常做这样的事情，那么可能值得研究一下 matplotlib 的面向对象接口。对于你的情况：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(5)
y = np.exp(x)
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title("Axis 1 title")
ax1.set_xlabel("X-label for axis 1")

z = np.sin(x)
fig2, (ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1) # two axes on figure
ax2.plot(x, z)
ax3.plot(x, -z)

w = np.cos(x)
ax1.plot(x, w) # can continue plotting on the first axis

它有点冗长，但更清晰、更容易跟踪，尤其是有多个图形，每个图形都有多个子图。

Answer 2

当您致电

figure

时，只需对图进行编号即可。

x = arange(5)
y = np.exp(5)
plt.figure(0)
plt.plot(x, y)

z = np.sin(x)
plt.figure(1)
plt.plot(x, z)

w = np.cos(x)
plt.figure(0) # Here's the part I need
plt.plot(x, w)

编辑：请注意，您可以根据需要对图进行编号（此处从

0

开始），但如果您在创建新图时根本不提供带有编号的图，则自动编号将从

1 开始

（根据文档的“Matlab 风格”）。

Answer 3

但是，编号从

1

开始，所以：

x = arange(5)
y = np.exp(5)
plt.figure(1)
plt.plot(x, y)

z = np.sin(x)
plt.figure(2)
plt.plot(x, z)

w = np.cos(x)
plt.figure(1) # Here's the part I need, but numbering starts at 1!
plt.plot(x, w)

此外，如果图窗上有多个轴（例如子图），请使用

axes(h)

命令，其中

h

是所需轴对象的句柄以聚焦于该轴。

（还没有评论权限，抱歉新答案！）

Answer 4

这里接受的答案说使用面向对象的接口（

matplotlib

），但答案本身包含了一些MATLAB风格的接口（

matplotib.pyplot

）。

可以单独使用 OOP 方法，如果你喜欢这样的东西：

import numpy as np
import matplotlib

x = np.arange(5)
y = np.exp(x)
first_figure      = matplotlib.figure.Figure()
first_figure_axis = first_figure.add_subplot()
first_figure_axis.plot(x, y)

z = np.sin(x)
second_figure      = matplotlib.figure.Figure()
second_figure_axis = second_figure.add_subplot()
second_figure_axis.plot(x, z)

w = np.cos(x)
first_figure_axis.plot(x, w)

display(first_figure) # Jupyter
display(second_figure)

这使用户可以手动控制图形，并避免与

pyplot

 的内部状态仅支持单个图形相关的问题。

Answer 5

为每次迭代绘制单独的帧的简单方法可能是：

import matplotlib.pyplot as plt  
for grp in list_groups:
        plt.figure()
        plt.plot(grp)
        plt.show()

然后Python将绘制不同的帧。

Answer 6

经过一番努力后我发现的一种方法是创建一个函数，该函数获取 data_plot 矩阵、文件名和顺序作为参数，以根据有序图中的给定数据创建箱线图（不同的顺序=不同的数字）并将其保存在给定的文件名下。

def plotFigure(data_plot,file_name,order):
    fig = plt.figure(order, figsize=(9, 6))
    ax = fig.add_subplot(111)
    bp = ax.boxplot(data_plot)
    fig.savefig(file_name, bbox_inches='tight')
    plt.close()