Matplotlib：使用图形对象初始化图形

Matplotlib：使用图形对象初始化图形

您需要先了解一些架构

matplotlib

（请参阅此处，了解创始人和当前主要开发人员的长篇文章）。在

backend

处理渲染和与硬件对话的层的底部。在该层的顶部

artists

，其知道如何绘制通过告诉他们的自我

backend

对象做什么。在该层的顶层是模仿的

pyplot

状态机接口

MATLAB

。

您在图中看到的所有内容在内部都以表示，

Artist

并且艺术家可以包含其他艺术家。例如，

Axes

对象跟踪子对象，即

Artists

刺，children，标签，线条或图像等轴，而

Axes

对象则是对象的子

Figure

对象。当您（通过

fig.canvas.draw()

）告诉人物自己绘画时，所有的子代画家都是递归绘制的。

这种设计的一个缺点是，给定的an实例

Artist

可以恰好在一个图形中（并且很难在图形之间移动它们），因此您无法创建

AxesImage

对象然后继续重复使用它。

这种设计也将

Artists

已知信息分开。

Axes

对象了解tick的位置，标签和显示范围（通过了解

Axis

对象来实现，但这会使杂草更多）。像

vmin

和

vmax

封装在

Normalize

（doc）对象中，以进行

AxesImage

跟踪。这意味着您将需要分开处理列表中所有内容的方式。

我建议在这里使用工厂式模式或咖喱式模式

类工厂：

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

您可以包装一整套kwarg，以方便地按如下方式重复使用它们：

my_imshow_args = {'extent':[...],       'interpolation':'nearest',       'norm': my_norm,        ...}ax2.imshow(..., **my_imshow_args)

咖喱状：

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)

如果您想变得聪明，可以

plt.imshow

使用您的版本进行猴子补丁

plt.imshow = my_imshow

还有一个rcParams接口，它允许您以

matplotlib

全局方式更改许多位的默认值。

还有另一种方法（通过

partial

）来完成此任务