单击事件后，如何在第一个图形正下方的图形中创建一个新图形？答案

【问题标题】：How to create a new plot in a figure right below the first one after click event?单击事件后，如何在第一个图形正下方的图形中创建一个新图形？
【发布时间】：2019-05-19 08:47:06
【问题描述】：

给定一个矩阵（列表列表）

A = [[1, 2, 3],
     [4, 6, 8],
     [9, 12, 15]]

还有一个列表x = [1, 2, 3]。

A 的每一行 j (0 <= j <= 2) 由 y 值组成，因此可以结合 x 创建总共 3 条直线。

现在我想用一个特殊的功能在同一个图中绘制这些直线。如果用户单击图形，事件处理程序应接收 x-位置并在第一个图的正下方创建另一个图。该图应该是一维的，并且只可视化A 中列的数据，其索引由 x 位置给出。

示例：单击 x = 1 应绘制[1 4 9]，x = 2 应绘制[2 6 12] 等等。

我已经尝试使用figure1.add_subplot(211) 为第一个图添加一个子图，并在事件处理程序中使用figure1.add_subplot(212)，它也没有工作。

A = [[1 2 3], [4 5 6], [7 8 9]]
x = [1 2 3]
figure1 = plt.figure()
plt.plot(x, A[0])
plt.plot(x, A[1])
plt.plot(x, A[2])

def onclick(event):
    Y = [A[i][int(event.xdata)] for i in range(0, 3)]
    plt.plot(Y)

figure1.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)

【问题讨论】：

请注意①你所说的矩阵和数组确实分别是一个list of lists和一个list； ② Python索引从0开始，你应该改成j (0 <= j <= 2)

标签： python matplotlib interactive subplot

【解决方案1】：

我有以下脚本可以执行问题中要求的操作：

回调函数被大量注释
一个关键点是轴限制不会自动更新，您可以在回调中使用ax.relim(); ax.autoscale_view()（知识，这来自answer来自asmus）或预先修复合适的限制，就像我选择的那样去做。

这是脚本：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

def get_x(event):
    x = event.xdata
    # if you clic outside the graph, do nothing
    if x is None : return
    # from abscissa to column index
    i = int(round(x)-1)
    # update the line ordinates --- this is much faster than redrawing
    # the line, in this example it doesn't matter but possibly one
    # deals with larger data sets...
    line.set_ydata([row[i] for row in A])
    # we start with a clean subplot, if we haven't already placed a
    # line in it it's high time to do that
    if a2.lines == [] : a2.add_line(line)
    # eventually it's the moment of redrawing the whole figure
    fig.canvas.draw_idle()

# the data
A = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9]]
x = [ 1, 2, 3]

# THE key issue is to set properly and in advance all the axes,
# hence the share{x,y}
f, (a1, a2) = plt.subplots(2, 1, sharex='col', sharey='col')
a1.grid(1), a2.grid(1)

# the first subplot, nitpick: adjust the y limits
a1.plot(x, list(zip(*A)))
a1.set_ylim(0, 10)

# prepare a line to be plotted in the second subplot
line = Line2D([1,2,3], [0,0,0], color='black')

# bind our callback and show the figure
f.canvas.mpl_connect('button_press_event', get_x)
plt.show()

【讨论】：