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我有几组 (x,y) 数据，我想将它们绘制为同一图中的线图。我对 matplotlib 这样做没有任何问题，但我无法用Chaco得到相同的结果。代码和输出如下所示。

我的基于 matplotlib 的代码如下所示：

for track in tracks:
    xw = np.array(track['xw'])
    yw = np.array(track['yw'])
    plt.plot(xw, yw, 'b-')
    if not plt.gca().yaxis_inverted():
        plt.gca().invert_yaxis()

我的基于 Chaco 的代码如下所示：

for track in tracks:
    x = np.array(track['xw'])
    y = np.array(track['yw'])
    plot = create_line_plot((x,y), color='blue', width=1.0)
    plot.origin = 'top left'
    container.add(plot)
    if track == tracks[0]:
        add_default_grids(plot)
        add_default_axes(plot)

我基于 matplotlib 的输出如下所示：

matplotlib-图

我的基于 chaco 的输出如下所示：

查科图

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上面基于 Chaco 的代码的问题是我使用的是 OverlayPlotContainer ( container)。因此，每个图（从create_line_plot）都用自己的轴绘制，而不是每个图都绘制在同一组轴上。以下作品：

    pd = ArrayPlotData()
    plot = Plot(pd)
    for ii, track in enumerate(tracks):
        x = np.array(track['xw'])
        y = np.array(track['yw'])
        x_key = 'x'+str(ii)
        y_key = 'y'+str(ii)
        pd.set_data(x_key, x)
        pd.set_data(y_key, y)
        plot.plot((x_key, y_key), color='blue', origin='top left')

新查科图

于 2013-04-26T11:17:46.310 回答
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Chaco 和 Matplotlib 并没有真正尝试解决相同类型的问题。Matplotlib 更适合在脚本中快速绘制绘图，并且非常易于使用。Chaco 是一个绘图框架，它允许：

  • 更强大的架构，可以更顺畅地处理更大的数据集
  • 一个框架，可以轻松围绕情节构建 GUI（特征）
  • 在绘图上创建自定义交互工具

然而，利用该框架需要更多代码，而在 Chaco 中构建绘图的推荐方法是使用其面向对象的语法。最简单但现实的查科情节是这样的。它需要一个ArrayPlotData来保存数据和一个 Plot 对象来创建一个绘图区域并保存不同的方式来呈现该数据。

您希望有许多线图，而不仅仅是一个。您可以简单地在方法中添加一个 for 循环，以在每对__init__数组中添加每个相关的 numpy 数组ArrayPlotData，以调用对象的plot方法Plot（但只需要 1 个 Plot 对象）。类似的事情在页面的下方做了一点。

祝你好运，

于 2013-04-26T04:27:08.183 回答