Question

这是我第一次使用python绘图，我想我不太了解matplotlib中对象之间的交互。我有以下模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plotSomething(x,y):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.set_xscale("log", nonposx='clip')
    ax.set_yscale("log", nonposy='clip')
    ax.scatter(x,y)                                  #(1)
    plt.scatter(x,y)                                 #(2)

并且在调用函数时给出了很好的结果（给定x和y）。

a）如果我注释掉（1）或（2）只有轴'被绘制而不是散射本身。

b）然而，如果（1）和（2）都被取消注释并且我将vars s = 5，marker ='+'添加到（1）XOR（2）中，该图将显示两个标记（一个在另一个之上） - 默认的'o'和'+'，意味着我实际上绘制了两次散点图。

但是 - 如果同时将（1）和（2）都取消注释我正在绘制两次，为什么我实际上需要同时拥有（1）和（2）才能看到任何分散？为什么如果（a）我根本没有散点图？

我很困惑。谁能引导我通过？

Answer 1

正在发生的事情可能与Python的垃圾收集有关。我无法确切地告诉您发生了什么，因为提供的代码示例永远不会呈现情节。我猜你在函数之外渲染它，在这种情况下，你在渲染（绘图）之前有效地做了del fig。

这应该有效：

def plotSomething(x,y):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.set_xscale("log", nonposx='clip')
    ax.set_yscale("log", nonposy='clip')
    ax.scatter(x,y)   
    fig.savefig('test.png')

如果你想延迟渲染/绘制，那么传递一个引用：

def plotSomething(x,y):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.set_xscale("log", nonposx='clip')
    ax.set_yscale("log", nonposy='clip')
    ax.scatter(x,y)   
    return fig

Answer 2

（我不是不同对象如何相互作用的专家）

你应该添加plt.show（）然后你可以有（1）或（2）。例如：

#!/usr/bin/python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plotSomething(x,y):
   fig = plt.figure()
   ax = fig.add_subplot(111)
   ax.set_xscale("log", nonposx='clip')
   ax.set_yscale("log", nonposy='clip')
   #ax.scatter(x,y)                                  #(1)
   plt.scatter(x,y)                                 #(2)
   plt.show()

x=[1,2,3]
y=[5,6,7]
plotSomething(x,y)

用模块中的matplotlib绘图

2 个答案: