Python 创建和引用单独的matplotlib绘图

使用matplotlib创建多个单独绘图的最佳实践是什么，以便稍后调用或输出到pdf报告中？我有点不清楚如何在内存中保留每个绘图（就像我们可以使用数据帧）以供以后参考

假设我们有以下代码：

%pylab inline
x1 = np.random.randn(50)*100
y1 = np.random.randn(50)*100
x2 = np.random.randn(50)*100
y2 = np.random.randn(50)*100

其目的是创建（x1，y1）和（x2，y2）的两个单独的图，并以某种方式“保存”它们以供以后参考。其目的是能够将这些数据输出到PDF（可能通过reportlab）。“图形”、“子图”和“轴”之间的关系让我感到困惑，不确定什么是最佳的。我从以下方法开始：

plt.figure(1, figsize=(8, 6))
plt.subplot(211)
plt.scatter(x1, y1, c = 'r', alpha = 0.3)

plt.subplot(212)
plt.scatter(x2, y2, c = 'k', alpha = 0.7)
plt.show()

---

这在技术上是可行的，但我不确定以后如何参考这些。此外，我在这里用一个小例子来说明，但实际上我可能有更多的例子

如果您开始使用matplotlib的面向对象接口，事情可能会更有意义。在这种情况下，您可以执行以下操作：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.scatter(x1, y1, c = 'r', alpha = 0.3)

ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.scatter(x2, y2, c = 'k', alpha = 0.7)

plt.show()

这样，很容易看出

ax1

和

ax2

属于图实例

fig

。然后，您可以稍后再参考

ax1

和

ax2

，在其上绘制更多数据，或调整轴限制，或添加标签等

您还可以添加另一个地物及其自己的子地块集：

fig2 = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax3 = fig2.add_subplot(211)

然后，您可以在任何时候保存给定的数字，并知道您始终参考正确的数字：

fig.savefig('figure1.png')
fig2.savefig('figure2.png')

---

使用问题使用的隐式样式（地物对象未保存在变量中，且打印命令应用于当前地物），可以轻松地将上一个地物设置为当前地物：

plt.figure(1)

因此将重新激活图1<然后可以使用code>plt.savefig（），可以在其中绘制其他绘图，等等

此外，您还可以在创建图形时为其命名，然后引用：

plt.figure("growth", figsize=…)
…
plt.figure("counts", figsize=…)
…
plt.figure("growth")  # This figure becomes the active one again

---

（地物参考参数称为

num

，但它不必是数字和，这样代码就更清晰了）。

不完全在现场，但几乎是重复的。看见您可能想要

pyplot

。但是您仍然可以使用

pylab

，然后调用plt.figure（N），再次选择您的

N

-第个图形并在其上绘图。谢谢，我实际上在导入中使用了pylot。我必须包含%pylab内联位，因为否则，在使用诸如

fig，ax=plt.subplot（）之类的内容时，图片不会显示出来；ax.绘图（[1,2,3]），图show（）

。您可以在轴

ax

上绘制代码中所需的任意多个位置，并且只能在结束调用

fig.show（）

中绘制。对于许多图，您可能会看到

fig1，ax1

，您可能会对最后一行的目的感到有点困惑：在您的示例中，plt.show（）？无论我是否包含该行，都会显示这2个子图是的，因为这里有

%pylab inline

行，所以不需要

plt.show

行。如果您在非交互式环境中工作，则需要显示绘图