Python Matplotlib：使用地物对象初始化打印

我正在为一个特定的实验构建一类绘图工具。 我目前有两种绘图方法，一种是使用imshow（）的静态绘图，另一种是“电影”格式 使用imshow（）

无论是方法还是任何未来的方法，都会获得与我可能编写的任何特定绘图方法相同的参数。在使用plot类时，我在config对象中有所有这些参数

我不想在每个plot方法中重写代码。我想初始化一个对象（我想是AxeImage），它将设置以下参数：vmin、vmax、extent_dim、Xlocs、Xlabels、Ylocs、Ylabels

然后，我将该对象传递给各种方法，这些方法可以执行其他特定的操作。 我不知道该怎么做

import matplotlib.pyplot as plt

data = data_dict[type] # could be real part of a complex number, phase, or the mag...
v_min, v_max = self.get_data_type_scale(data_dict, Type)
freq = data_dict['freq']

# essentially sets the aspect of the plot since the x and y resolutions could be different   
extent_dim = self._get_extent(2)
# gets the labels for physical dimensions of the experiment
Xlocs,Xlabels,Ylocs,Ylabels = self._get_ticks(5,5,extent_dim)

# in the guts of a plot method, the basic idea is the call below.  

plt.imshow(data[0,:,:],cmap='jet',vmin=v_min,...
vmax=v_max,origin='lower', extent = extent_dim)

plt.title('Type:  %s  Freq: %.3e Hz' %(Type,data_dict['freq'][0]) )
plt.xticks(Xlocs, Xlabels)
plt.yticks(Ylocs,Ylabels)

---

要显示绘图，您需要使用

fig.canvas.draw（）

其中

fig

是

Figure

类的一个实例

fig.canvas.draw（）

是交互式shell（读取：

pylab

）函数的API版本

draw（）

如果需要从

AxesImage

对象获取

轴

或

图形

，可以分别调用

im.get\u Axes（）

或

im.get\u Figure（）

---

就编写“好的”面向对象代码而言，这可能是一个很好的起点。

您首先需要了解一点matplotlib的体系结构（请参阅创始人和当前首席开发人员的长篇文章）。位于

后端

层的底部，处理渲染和与硬件对话。在该层的顶部是

艺术家

，他们知道如何通过告诉

后端

对象要做什么来绘制自己。在该层的顶部是

pyplot

接口，它模仿

MATLAB

您在图形中看到的所有内容都在内部表示为

艺术家

，艺术家可以包含其他艺术家。例如，

轴

对象跟踪其子对象

艺术家

，这些子对象是轴脊椎、记号、标签、线条或图像等，

轴

对象是

图形

对象的子对象。当你告诉一个人物画它自己（通过

fig.canvas.draw（）

）时，所有的子艺术家都被递归地画出来

这种设计的一个缺点是，

Artist

的给定实例化可以正好在一个图形中（并且在图形之间移动它们很困难），因此您不能创建一个

AxesImage

对象，然后继续重用它

这种设计也将

艺术家

所知道的区分开来<代码>轴对象知道诸如记号位置、标签和显示范围之类的信息（它通过了解轴对象来做到这一点，但这一点正在变得更加复杂）。像

vmin

和

vmax

这样的东西被封装在

规范化
（）对象中，
AxesImage
跟踪这些对象。这意味着您将需要区分如何处理列表中的所有内容

我建议在这里使用类似工厂的模式，或者使用类似咖喱的模式

工厂式：

def set_up_axes(some, arguements):
    '''
    Factory to make configured axes (
    '''
    fig, ax = plt.subplots(1, 1) # or what ever layout you want
    ax.set_*(...)
    return fig, ax


my_norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin, mmax) # or write a factory to do fancier stuff
fig, ax = set_up_axes(...)
ax.imshow(..., norm=my_norm)
fig2, ax2 = set_up_axes(...)
ax2.imshow(..., norm=mynorm)

您可以打包一整套KWARG，以方便重复使用：

my_imshow_args = {'extent':[...],
                  'interpolation':'nearest',
                  'norm': my_norm,
                   ...}

ax2.imshow(..., **my_imshow_args)

咖喱类：

def my_imshow(im, ax=None, *args, **kwargs):
    if ax is None:
        ax = plt.gca()
    # do all of your axes set up
    ax.set_xlim(..)

    # set default vmin and vmax
    # you can drop some of these conditionals if you don't want to be
    # able to explicitly override the defaults
    if 'norm' not in kwargs:
        vmin = kwargs.pop('vmin', None)
        vmax = kwargs.pop('vmax', None)
        if vmin is None:
            vmin = default_vmin # or what ever
        if vmax is None:
            vmax = default_vmax
        my_norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin, mmax)
        kwargs['norm'] = norm

    # add a similar block for `extent` 
    # or any other kwargs you want to change the default of

    ax.figure.canvas.draw() # if you want to force a re-draw
    return ax.imshow(im, *args, **kwargs)

如果你想变得超级聪明，你可以在你的版本中使用monkey patch
plt.imshow

plt.imshow = my_imshow

还有一个界面，允许您以全局方式更改许多位和
matplotlib
片段的默认值

以及实现这一点的方法（通过
部分
）
您的问题到底是什么？如果你想初始化一个
图形
对象，那么就这样做吧
fig=figure（）
就是你需要做的一切。假设我对我的绘图做了一个句柄：im=plt.imshow（），那么我就可以使用im.set\u extent（（0,32,0,32））。这是将绘图对象传递给方法的正确方法吗。我怎样才能让情节表现出来？im.show（）似乎不起作用。基本上，我如何用绘图编写好的OO代码，在图中可以在_uinit__;中设置几个参数，并将对对象的引用传递给各种方法。句柄是什么意思？这听起来像是MATLAB的行话，因为Python有一个东西：对象，所以这里很混乱。在
matplotlib
中有
轴
对象、
图形
对象和大量其他对象
im=imshow（randn（10，10））
返回一个
AxesImage
对象。那么…你到底在说哪一个呢。handle是个坏习惯…matlab的老习惯。我想我指的是AxeImage对象。您是否介意将问题的标题更改为更具描述性的内容，例如“将参数的默认值更改为pyplot函数”。在答案上玩冒险游戏；）我想我现在明白了…多亏了。挑剔一点，
pylab
只是一个大容量导入一堆有用的东西的桶，
pyplot
是状态机接口。我也不太明白这是如何解决这个问题的。他问他如何才能让数字显示出来。
fig.canvas.draw（）
不是公认的方法吗？它解决了评论中提出的问题，而不是OP中提出的问题。这非常有用…：）我会参考一下这个。非常感谢。