将图形的外观添加到新图形时不会保留

Question

我有几个独立脚本生成的图形，我想用每个面板的自定义轴（位置和大小）包含在一个复杂图形中。我知道这种方法似乎尚未得到matplotlib的支持，但我决定尝试一下。

现在，我可以将每个图形复制到我想要的面板中，但“复制”的图形会以某种方式剪切并且轴会混乱。坦率地说，因为我对matplotlib比较陌生，所以我不知道自己错过了什么（例如，在Matlab中，copyobj（）会完成这个技巧）。

下面是示例代码，我使用的测试：

def customfigure(flist,axlist): 
    # Margins 
    lm = 0.05 
    rm = 0.05 
    bm = 0.05 
    tm = 0.05 

    # basic grid 
    nrow = 2 
    ncol = 2 

    # rulers 
    hr = 0.02 
    vr = 0.02 

    # axis width 
    aw = (1-lm-rm-(ncol-1)*hr)/ncol 
    # axis height 
    ah = (1-tm-bm-(nrow-1)*vr)/nrow 

    # Make axis box 
    ax = [None]*(ncol*nrow) 
    ax[0] = [lm,bm,aw,ah] 
    ax[1] = [lm,bm+ah+vr,aw,ah] 
    ax[2] = [lm+aw+hr,bm,aw,ah] 
    ax[3] = [lm+aw+hr,bm+ah+vr,aw,ah] 

    fig = plt.figure(figsize=(10,6),dpi=80) 
    # Solution 1 
    for i in xrange(len(axlist)): 
     axlist[i].set_position(ax[i]) 
     axlist[i].set_figure(fig) 
     flist[i].delaxes(axlist[i])   
     fig.add_axes(axlist[i]) 

close('all') 
fig = [None]*4 
ax = [None]*4 
x = array([range(10)]) 

close('all') 
fig = [None]*4 
ax = [None]*4 

t = arange(0.0, 2.0, 0.01) 
color = ['k','r','g','b'] 
for i in xrange(4): 
    fig[i],ax[i] = plt.subplots() 
    s = sin(2*(i+1)*pi*t) 
    plt.plot(t, s,'-',color=color[i]) 
    show() 

customfigure(fig,ax) 

最后的数字，由customfigure建（）（这很遗憾，我不能粘贴在这里作为一个新手）在这至少有两个问题图： （1） - 复制图形的大小并不是我期望通过set_position（）实例 （2） - 在集中在主图中时的原始数字，似乎将数据范围限制为1.0（而x轴应高达2.0） （3） - 然后确定，轴的位置是完全拧紧的...

我做错了什么？

在此先感谢您的帮助。

中号

Answer 1

我想这样做的最自然的方式是创建自定义的轴，然后再对他们的直接打印。通过它的声音，对于你来说，这将涉及到改变你的独立脚本，以轴实例作为参数，并对其进行绘图（而不是使用状态界面）。

这样做将是从customfigure返回轴实例列表的方法之一：

for i in xrange(len(axlist)): 
    axlist[i] = fig.add_axes(ax[i]) 
return axlist 

然后你可以使用这些脚本中的主要部分上绘制：

color = ['k', 'r','g', 'b'] 
alist = customfigure() # (customfigure doesn't need to take any 
         # arguments now) 
for i in xrange(4): 
    s = np.sin(2*(i+1) * np.pi * t) 
    alist[i].plot(t, s, '-', color = color[i]) 

而且应该做你想做的。这种事情是我在做自定义地块时倾向于做的事情。

如果您确实不想更改独立脚本，则可以使用plt.sca将状态机的当前轴设置为您创建的坐标轴，从而在状态界面中实现同样的效果并想要阴谋。这将涉及做这样的事情：

color = ['k', 'r','g', 'b'] 
alist = customfigure() # (customfigure doesn't need to take any 
         # arguments now) 
for i in xrange(4): 
    s = np.sin(2*(i+1) * np.pi * t) 
    plt.sca(alist[i]) 
    plt.plot(t, s, '-', color = color[i]) 

希望这有助于和可以理解！