Python 为什么matplotlib.pyploy.imshow会更改它的轴？

我尝试在不同的子图中绘制图像，但由于某些原因，图像的轴在绘制时会发生变化。为了证明这一点，在下面的示例中，我以4×2的子地块网格绘制图像，并不断检查第一幅图像的轴是否保持不变：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
_,ax = plt.subplots(4,2)
ims = [[None]*2]*4
for i in range(4):
     for j in range(2):
         plt.sca(ax[i][j])
         ims[i][j] = plt.imshow(np.random.rand(10,10))
         print(ims[0][0].axes is ax[0][0])

输出表明，在绘制第三个图像后，第一个图像的轴发生了更改：

True
True
False
False
False
False
False
False

而且，事实证明这是正确的：

ims[0][0].axes is ax[3][0]

输出：

True

这让我感到困扰的原因是，我想在以后的步骤中使用ims[0][0].set_data（）更新图像，但当我尝试这样做时，它们只在轴

ax[3][0]

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行为是如何解释的，我如何解决它？

这里有一个解决方法。您可以创建单个列表并将

AxesImage

对象附加到该列表中。这正如预期的那样有效

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
_,ax = plt.subplots(4,2)
ims2=[]

for i in range(4):
     for j in range(2):
         im = ax[i][j].imshow(np.zeros(shape=(10,10)), vmin=0, vmax = 1)
         ims2.append(im)
         print(ims2[0].axes is ax[0][0])

for i in range(4):
     for j in range(2):   
         ims2[i*2+j].set_data(np.random.rand(10,10))

plt.show()

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我无法很好地解释这个问题，但它与python列表有关。
这里，您正在使用

ims = [[None]*2]*4

这和

ims = [ [ None for j in range(2)] for i in range(4)]

尽管这两个命令都打印相同的列表。

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使用第二种方法也适用。

我问了一个新问题，关于列表创建差异的确切原因：