Wie können AxesSubplots unabhängig von Matplotlib-Figuren erstellt und verwendet werden?

Unabhängige Erstellung und Integration von AxesSubplots in Matplotlib

In Matplotlib wird das Erstellen von AxesSubplot-Objekten und das Hinzufügen dieser zu Figure-Instanzen üblicherweise mithilfe der Figure durchgeführt .add_subplot-Methode. Es besteht jedoch möglicherweise der Wunsch, AxesSubplot-ähnliche Objekte unabhängig von Figures zu erstellen, um deren Verwendung in mehreren Figure-Instanzen zu erleichtern.

Lösung

Entkopplung der Erstellung von AxesSubplots und Figures ist tatsächlich machbar. Es können zwei Hauptansätze verfolgt werden:

1. Übergeben von AxesSubplot-Instanzen als Funktionsargumente

• Erstellen Sie eine Funktion, die eine AxesSubplot-Instanz als Argument akzeptiert.
• Führen Sie innerhalb der Funktion Operationen an den übergebenen AxesSubplot aus.

2. Hinzufügen von AxesSubplots zu vorhandenen Figuren

• Erstellen Sie AxesSubplot-Instanzen.
• Hängen Sie die AxesSubplot-Instanzen mithilfe von axis.append an Figureninstanzen an Attribut.

Beispiel

Um den zweiten Ansatz zu veranschaulichen, können wir eine Funktion erstellen, die ein Diagramm auf einem angegebenen AxesSubplot zeichnet:

def plot_axes(ax, fig=None, geometry=(1,1,1)):
    if fig is None:
        fig = plt.figure()
    if ax.get_geometry() != geometry :
        ax.change_geometry(*geometry)
    ax = fig.axes.append(ax)
    return fig

Verwendung

• Erstellen AxesSubplots unabhängig von Figures.
• Verwenden Sie die Funktion plot_axes, um die erstellten AxesSubplots mit optionaler Anpassung (z. B. Geometrieanpassungen) zu Figure-Instanzen hinzuzufügen.

Vorteile der unabhängigen AxesSubplot-Erstellung

• Größere Flexibilität bei der Verwaltung und Wiederverwendung von AxesSubplots über Figure-Instanzen hinweg.
• Wiederverwendbarer Code für allgemeine Plotvorgänge.
• Vereinfachte Plot-Workflows.

Durch den Einsatz dieser Techniken wird es möglich, zu erstellen und zu nutzen AxesSubplots unabhängig von Figures, was die Flexibilität und den Komfort der Matplotlib-Plotroutinen erhöht.

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