Question

我有一个python代码，它读取了几个文件并返回下一个图：

现在我想想象它通过y轴交换x轴。我知道我可以在matplotlib中执行此操作，只需添加plt.plot(y,x)而不是plt.plot(x,y)，但我在图中有8个不同的图，因此如果图形数量增加，逐个更改所有内容可能会很烦人：有没有办法在显示图像之前更改轴？

以下是代码的一部分：

plt.figure(figsize=(14,8))

plt.plot(Ks_d001,std_d001,'k.',ms=2)#,label='all population')
plt.plot(Ks_d002,std_d002,'k.',ms=2)

KS = np.concatenate([Ks_d001,Ks_d002])
STD = np.concatenate([std_d001,std_d002])

grid = np.linspace(11.5,max(KS),50)
k0 = smooth.NonParamRegression(KS, STD, method=npr_methods.SpatialAverage())
k0.fit()       

plt.plot(grid, k0(grid), label="non-param. fit", color='red', linewidth=2)

plt.plot(Ks_Eta_d001,std_Eta_d001,'s',ms=10,color='green',label='Eta d001')
plt.plot(Ks_Eta_d002,std_Eta_d002,'s',ms=10,color='blue',label='Eta d002')

plt.plot(Ks_IP_d001,std_IP_d001,'p',ms=10,color='cyan',label='IP d001')
plt.plot(Ks_IP_d002,std_IP_d002,'p',ms=10,color='orange',label='IP d002')

plt.plot(Ks_GLS_d001,std_GLS_d001,'h',ms=10,color='red',label='GLS d001')
plt.plot(Ks_GLS_d002,std_GLS_d002,'h',ms=10,color='yellow',label='GLS d002')

Answer 1

matplotlib中有（据我所知）没有函数，但通常你可以使用一些数据结构来保存你的值，这样可以更容易地全局或单独更改属性：

#         Name             x            y          m
plots = {'Eta d001': [[Ks_Eta_d001, std_Eta_d001, 's'], {'ms': 10, 'color': 'green'}],
         'Eta d002': [[Ks_Eta_d002, std_Eta_d002, 's'], {'ms': 10, 'color': 'blue'}],
         ...}

然后制作一个情节循环：

for plotname, ((x, y, marker), kwargs) in plots.items():
    plt.plot(x, y, marker, label=plotname, **kwargs)

更改x和y就像以下一样简单：

for plotname, ((x, y, marker), kwargs) in plots.items():
    plt.plot(y, x, marker, label=plotname, **kwargs)

字典不保留原始顺序，但在绘制时不应该太重要。如果确实重要，请使用collections.OrderedDict而不是正常的字典。

在python

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