geometry - 如何在Matplotlib中以编程方式选择特定子图？

Question

因此，在figure中，其中已经添加了三个垂直子图和add_subplot，我该如何选择中间的图呢？

现在，我进行以下列表理解：

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

在这里，我可以简单地选择所需的索引以及相应的axes。有没有更简单的方法可以做到这一点？

Answer 1

从matplotlib documentation：


如果该图已经有一个带有键（args，kwargs）的子图，那么它将使该子图成为当前子图并将其返回。


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()

再次调用中间图，以便可以对其进行注释。

如果我用原始通话设置背景，第二次获得子图时需要重新设置背景吗？

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？

您可能会认为change_geometry，例如从312更改为422，将更改您使用add_subplot的方式，但不会。调用change_geometry时，似乎存在错误或未定义的行为。最初使用参数和关键字生成的唯一键不会更新到第一个add_subplot调用。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来调用add_subplot。有关更多信息，请关注此问题报告：
https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/429

我现在的猜测是，如果在通过add_subplot调用生成子图后更改了该子图的任何属性，则不会调整唯一性。因此，只需使用原始的参数和关键字，就可以解决这个问题。