我如何告诉Matplotlib创建第二个（新的）图，然后在旧的图上进行更新？

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我想绘制数据，然后创建一个新图形并绘制数据2，最后回到原始绘制并绘制数据3，有点像这样：

import numpy as np
import matplotlib as plt

x = arange(5)
y = np.exp(5)
plt.figure()
plt.plot(x, y)

z = np.sin(x)
plt.figure()
plt.plot(x, z)

w = np.cos(x)
plt.figure("""first figure""") # Here's the part I need
plt.plot(x, w)

仅供参考，我如何告诉matplotlib我已经完成了一个情节？做类似的事情，但不完全相同！它并不允许我访问该原始图。

— 彼得·D
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如果您发现自己定期执行此类操作，则可能值得研究matplotlib的面向对象的接口。在您的情况下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(5)
y = np.exp(x)
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title("Axis 1 title")
ax1.set_xlabel("X-label for axis 1")

z = np.sin(x)
fig2, (ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1) # two axes on figure
ax2.plot(x, z)
ax3.plot(x, -z)

w = np.cos(x)
ax1.plot(x, w) # can continue plotting on the first axis

它稍微冗长一些，但是更容易跟踪，尤其是在几个具有多个子图的图形上。

— 西蒙
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2

我更喜欢面向对象的方法，因为当我预计会有很多数字时，使用名称而不是数字来跟踪它们会更容易。谢谢！

— 彼得D

1

但是，如何通过这种方法来更改标签和轴的限制。如果我使用ax1.ylabel它说找不到它。与fig1.ylabel... 相同

— George Datseris 16'Aug

3

@GeorgeDatseris语法略有不同。这是ax1.set_xlabel("your x label")，ax1.set_ylabel("your y label")和ax1.set_title("your title")。

— simonb

1

为什么使用111？

— 亚什·索达

2

@yashSodha-这是子图数（行，列，索引）的matlab样式规范。但是现在使用起来要容易得多plt.subplots(nrows, ncols)。更新了示例。

— simonb

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致电时figure，只需为图编号即可。

x = arange(5)
y = np.exp(5)
plt.figure(0)
plt.plot(x, y)

z = np.sin(x)
plt.figure(1)
plt.plot(x, z)

w = np.cos(x)
plt.figure(0) # Here's the part I need
plt.plot(x, w)

编辑：请注意，您可以根据需要对图进行编号（从此处开始0），但是如果在创建新图形时根本不提供图形编号，则自动编号将以1（“ Matlab Style”到文档）。

— f
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3

这似乎可以在matplotlib的交互模式下工作，而Figure（）... add_subplot（）方法则不行。谢谢！

— chbrown 2014年

@SebMa请不要在不理解的情况下更改代码。该答案专门用于将数字传递给figure您删除的。您更改的其他内容是从原始帖子中复制的，而不是我的回答有误。

— 6

@agf嗨，我删除了1里面，plt.figure(1)因为我认为数字是自动递增的，因此没有必要。抱歉。

— SebMa

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但是，编号从开始1，因此：

x = arange(5)
y = np.exp(5)
plt.figure(1)
plt.plot(x, y)

z = np.sin(x)
plt.figure(2)
plt.plot(x, z)

w = np.cos(x)
plt.figure(1) # Here's the part I need, but numbering starts at 1!
plt.plot(x, w)

同样，如果图形上有多个轴（例如子图），请使用axes(h)命令where h是所需轴对象的句柄来集中于该轴。

（尚无评论权限，对不起，新答案！）

— 罗斯·B
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10

0可以，如果您根本不给它编号，那么自动编号就从开始1。

— 2011年

0

经过一番努力后，我发现的一种方法是创建一个函数，该函数以data_plot矩阵，文件名和顺序作为参数，以根据顺序图中的给定数据（不同的顺序=不同的图）创建箱形图并将其保存在给定的file_name下。

def plotFigure(data_plot,file_name,order):
    fig = plt.figure(order, figsize=(9, 6))
    ax = fig.add_subplot(111)
    bp = ax.boxplot(data_plot)
    fig.savefig(file_name, bbox_inches='tight')
    plt.close()

— 埃米尔
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