Python 在使用sahex属性对另一个matplotlib轴进行缩放时，是否更新多个matplotlib轴？

我想画四条曲线，左边两条时间曲线，右边两条基于时间曲线的FFT。 例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import signal


Fs=1024
t=np.arange(0,10,1/Fs)
F=np.arange(0,10,1/Fs)
x = np.sin(2 * 3.1416 * F *t )

plt.figure()
ax1 = plt.subplot(221)
plt.plot(t,x)
ax2 = plt.subplot(222)
f, Pxx_den = signal.periodogram(x, Fs)
line1, = plt.plot(f[:np.where(f>50)[0][0]],Pxx_den[:np.where(f>50)[0][0]] )

ax3 = plt.subplot(223, sharex=ax1)
plt.plot(t,x)
ax4 = plt.subplot(224)
f, Pxx_den = signal.periodogram(x, Fs)
line1, = plt.plot(f[:np.where(f>50)[0][0]],Pxx_den[:np.where(f>50)[0][0]] )


def on_xlims_change1(axes):
    lim = axes.get_xlim()
    f, Pxx_den = signal.periodogram(x[np.bitwise_and(t >lim[0] , t <lim[1])], Fs)
    ax2.clear()
    ax2.plot(f[:np.where(f>50)[0][0]],Pxx_den[:np.where(f>50)[0][0]] )

def on_xlims_change2(axes):
    lim = axes.get_xlim()
    f, Pxx_den = signal.periodogram(x[np.bitwise_and(t >lim[0] , t <lim[1])], Fs)
    ax4.clear()
    ax4.plot(f[:np.where(f>50)[0][0]],Pxx_den[:np.where(f>50)[0][0]] )

ax1.callbacks.connect('xlim_changed', on_xlims_change1)
ax3.callbacks.connect('xlim_changed', on_xlims_change2)


plt.show()

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
从scipy输入信号
Fs=1024
t=np.arange（0,10,1/Fs）
F=np.arange（0,10,1/Fs）
x=np.sin（2*3.1416*F*t）
plt.图（）
ax1=plt.子批次（221）
plt.绘图（t，x）
ax2=plt.子批次（222）
f、 Pxx_den=信号周期图（x，Fs）
第1行，=plt.绘图（f[：np.其中（f>50）[0][0]]，Pxx_den[：np.其中（f>50）[0][0]]）
ax3=plt.子批（223，sharex=ax1）
plt.绘图（t，x）
ax4=plt.子批次（224）
f、 Pxx_den=信号周期图（x，Fs）
第1行，=plt.绘图（f[：np.其中（f>50）[0][0]]，Pxx_den[：np.其中（f>50）[0][0]]）
更改1（轴）上的def：
lim=axes.get_xlim（）
f、 Pxx_den=信号周期图（x[np.按位_和（t>lim[0]，t50）[0][0]），Pxx_den[：np.其中（f>50）[0][0]）
更改2（轴）上的def：
lim=axes.get_xlim（）
f、 Pxx_den=信号周期图（x[np.按位_和（t>lim[0]，t50）[0][0]），Pxx_den[：np.其中（f>50）[0][0]）
ax1.callbacks.connect（'xlims\u changed'，on\u xlims\u change1）
ax3.callbacks.connect（'xlims\u changed'，on\u xlims\u change2）
plt.show（）

我所寻求的是一种在修改

ax1

或

ax3

的

x轴时更新
ax2
和
ax4
的方法。每次修改
ax1
或
ax3
的
x轴时，我只想在显示的曲线范围内计算FFT。
所以我几乎完成了这部分。但是，因为
ax1
和
ax3
共享x轴。我原以为两个FFT图应该更新，但他们没有


因此，当我放大一个时间轴时，只有直接到右侧的FFT被更新，而不是全部更新。
我不知道哪里缺少了什么？
回调只针对外部限制实际发生变化的轴触发。您可以只使用一个函数同时更新两个绘图

def onlimschange(ax):
    on_xlims_change1(ax)
    on_xlims_change2(ax)

def on_xlims_change1(axes):
    lim = axes.get_xlim()
    f, Pxx_den = signal.periodogram(x[np.bitwise_and(t >lim[0] , t <lim[1])], Fs)
    ax2.clear()
    ax2.plot(f[:np.where(f>50)[0][0]],Pxx_den[:np.where(f>50)[0][0]] )

def on_xlims_change2(axes):
    lim = axes.get_xlim()
    f, Pxx_den = signal.periodogram(x[np.bitwise_and(t >lim[0] , t <lim[1])], Fs)
    ax4.clear()
    ax4.plot(f[:np.where(f>50)[0][0]],Pxx_den[:np.where(f>50)[0][0]] )

ax1.callbacks.connect('xlim_changed', onlimschange)
ax3.callbacks.connect('xlim_changed', onlimschange)

回调仅针对外部限制实际更改的轴触发。您可以只使用一个函数同时更新两个绘图

def onlimschange(ax):
    on_xlims_change1(ax)
    on_xlims_change2(ax)

def on_xlims_change1(axes):
    lim = axes.get_xlim()
    f, Pxx_den = signal.periodogram(x[np.bitwise_and(t >lim[0] , t <lim[1])], Fs)
    ax2.clear()
    ax2.plot(f[:np.where(f>50)[0][0]],Pxx_den[:np.where(f>50)[0][0]] )

def on_xlims_change2(axes):
    lim = axes.get_xlim()
    f, Pxx_den = signal.periodogram(x[np.bitwise_and(t >lim[0] , t <lim[1])], Fs)
    ax4.clear()
    ax4.plot(f[:np.where(f>50)[0][0]],Pxx_den[:np.where(f>50)[0][0]] )

ax1.callbacks.connect('xlim_changed', onlimschange)
ax3.callbacks.connect('xlim_changed', onlimschange)

我编辑了这篇文章，因为它不同于重复的文章。我想你的意思是，这篇文章不同于链接的重复文章，因为你现在编辑了它，而不是反过来编辑了它。；-）在这种情况下，最好通知关闭问题的人（使用@符号），否则它将不会重新打开。我编辑了该帖子，因为它不同于重复的帖子。我想你的意思是，该帖子现在不同于链接的重复帖子，因为你编辑了它，而不是相反的方式。；-）在这种情况下，最好通知关闭问题的人（使用@符号），否则问题将不会被重新打开。是的，这将起作用。但在我的完整代码中，sharedx是由用户完成的，然后可能会随着时间的推移而改变。在您提出的解决方案中，即使没有必要，也会再次执行每个FFT。我想知道是否可以在
onlimschange
功能中进行测试，以了解哪些轴的X轴发生了变化？如果没有，我将使用此解决方案。谢谢。我添加了另一个解决方案。看看这是否是你想要的。很好。谢谢。是的，那会有用的。但在我的完整代码中，sharedx是由用户完成的，然后可能会随着时间的推移而改变。在您提出的解决方案中，即使没有必要，也会再次执行每个FFT。我想知道是否可以在
onlimschange
功能中进行测试，以了解哪些轴的X轴发生了变化？如果没有，我将使用此解决方案。谢谢。我添加了另一个解决方案。看看这是否是你想要的。很好。非常感谢。