Matplotlib：在两个不同的图形中绘制相同的图而不用两次写“plot（x，y）”线答案

【问题标题】：Matplotlib: Plotting the same graph in two different figures without writting the "plot(x,y)" line twiceMatplotlib：在两个不同的图形中绘制相同的图而不用两次写“plot（x，y）”线
【发布时间】：2013-01-31 20:21:40
【问题描述】：

我有这个简单的代码，它在两个不同的图形（图 1 和图 2）中绘制完全相同的东西。但是，我必须写两次 ax?.plot(x, y) 行，一次用于 ax1，一次用于 ax2。我怎么能只有一个情节表达式（有多个冗余的可能是我更复杂的代码的麻烦来源）。像 ax1,ax2.plot(x, y) ... 之类的东西？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#Prepares the data
x = np.arange(5)
y = np.exp(x)

#plot fig1
fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)

#plot fig2
fig2 = plt.figure()
ax2 = fig2.add_subplot(111)

#adds the same fig2 plot on fig1
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y)

plt.show()

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

您可以将每个轴添加到列表中，如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

axes_lst = []    
#Prepares the data
x = np.arange(5)
y = np.exp(x)


#plot fig1
fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)
axes_lst.append(ax1)

#plot fig2
fig2 = plt.figure()
ax2 = fig2.add_subplot(111)
axes_lst.append(ax2)

for ax in axes_lst:
    ax.plot(x, y)

plt.show()

或者你可以使用这个不受支持的特性来提取 pyplot 中的所有图形。取自https://stackoverflow.com/a/3783303/1269969

figures=[manager.canvas.figure
         for manager in matplotlib._pylab_helpers.Gcf.get_all_fig_managers()]
for figure in figures:
    figure.gca().plot(x,y)

【讨论】：

我不知道我能做到这一点。非常感谢！
如果您在谈论第二种方法，请记住，没有保证这将适用于未来的版本。 __pylab_helpers 表明它应该是私有的，所以你不能依赖它一直工作。
我会强烈建议您为不影响pyplot 函数的列表和循环变量选择不同的名称。此外，您的第二个示例不起作用，您需要执行 figure.gca().plot(x, y) 并将绘制到每个打开的图形中，而不仅仅是您可能想要的两个。
为什么建议我更改列表和循环变量？它们与 pyplot 位于不同的命名空间中，您只是担心混淆吗？我已经编辑了第二个。我同意第二个可能不应该使用，但我想我会包括它，因为我发现它的存在很有趣。
因为很多人（包括我自己）在ipython --pylab 工作，它从pyplot 导入所有内容，所以虽然你在技术上是正确的，但这可能会让一些人感到困惑。而且，这只是令人困惑。请改用fig 和figs，减少打字次数，减少新手复制粘贴代码并破坏他们的交互会话的机会，也不会造成混淆。

【解决方案2】：

在不了解 matplotlib 的情况下，您可以将所有轴 (?) 添加到列表中：

to_plot = []
to_plot.append(ax1)
...
to_plot.append(ax2)
...

# apply the same action to each ax
for ax in to_plot: 
    ax.plot(x, y)

然后，您可以添加任意数量的内容，每个人都会发生同样的事情。

【讨论】：

我不知道我能做到这一点。非常感谢！