geometry - 如何以编程方式在 Matplotlib 中选择特定的子图？

Question

因此，在figure添加了三个垂直子图的情况下add_subplot，我该如何选择让我们说中间那个？

现在我做这个列表理解：

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

我可以简单地选择我想要的索引，并使用相应的axes. 有没有更直接的方法来做到这一点？

Answer 1

从matplotlib 文档：

如果该图已经有一个带有键 (args, kwargs) 的子图，那么它将简单地将该子图设为当前并返回它。

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对其进行注释。

如果我用原来的调用设置了背景，我第二次得到子图时是否需要再次设置它？

是的。原始调用的参数和关键字用于制作唯一标识符。因此，要让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？

您会认为 change_geometry，例如从 312 到 422，会改变您使用 add_subplot 的方式，但事实并非如此。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，如果您想通过 add_subplot 调用获取轴，则需要使用原始参数和关键字调用 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，如果在使用 add_subplot 调用生成子图后更改子图的任何属性，则不会调整唯一性。因此，只需使用原始参数和关键字，希望这会奏效。