使用中的面向对象将matplotlib轴设置为其他地物的轴

Question

我遇到了thispost，它详细介绍了如何将ggplot对象合并到matplotlib网格中。这个过程包括首先生成一个ggplot对象，获取当前图形，然后使用基于状态的API在现有图形上构建更多的子图。你知道吗

我想使用面向对象的API来复制它，以便使它更具可扩展性。你知道吗

import ggplot as gp
import matplotlib.pyplot as plt
g = gp.ggplot(gp.aes(x='carat', y='price'), data=gp.diamonds) + gp.geom_point() + gp.ylab('price') + gp.xlab('carat')
g.make()
f1 = plt.gcf()
g = gp.ggplot(gp.aes(x='price', y='carat'), data=gp.diamonds) + gp.geom_point() + gp.ylab('carat') + gp.xlab('price')
g.make()
f2 = plt.gcf()


(fig, axes) = plt.subplots(1,2, figsize=(20,10))
axes[0] = f1.axes[0]
axes[0].set_title('Price vs. Carat')
axes[1] = f2.axes[0]
axes[1].set_title('Carat vs. Price')
fig.show()

但是，当执行此操作时，输出为空：

我写这篇文章的动机不仅仅局限于ggplot库，因为理想情况下，我也希望使用几个不同库（如seaborn或bokeh）的图形来创建网格。使用面向对象的API从图形中提取轴并将其添加到matplotlib图形网格的最佳方法是什么？你知道吗

编辑：正如@ImportanceOfBeingErnest所建议的，我尝试了另一种方法：

import ggplot as gp
import matplotlib.pyplot as plt
g = gp.ggplot(gp.aes(x='carat', y='price'), data=gp.diamonds) + gp.geom_point() + gp.ylab('price')+ gp.xlab('carat')
g.make()
f1 = plt.gcf()
g = gp.ggplot(gp.aes(x='price', y='carat'), data=gp.diamonds) + gp.geom_point() + gp.ylab('carat')+ gp.xlab('price')
g.make()
f2 = plt.gcf()

plt.show()
def add_axis(fig, ggFig, pos):
    ggAxis = ggFig.axes[0]
    ggAxis.remove()
    ggAxis.figure = fig
    fig.axes.append(ggAxis)
    fig.add_axes(ggAxis)

    dummy = fig.axes[pos]
    ggAxis.set_position(dummy.get_position())
    dummy.remove()
    plt.close(ggFig)

(fig, axes) = plt.subplots(1,2, figsize=(20,10))
add_axis(fig, f2, 1)
add_axis(fig, f1, 0)

fig.show()

奇怪的是，如果用pos=1调用add_axis，然后用pos=0调用add_axis，则这种方法是有效的，但反过来不行。为什么会这样？你知道吗

Answer 1

axes[0] = f1.axes[0]只是意味着axes数组的第一个元素现在是另一个图形的轴。这并不意味着这个轴有任何事情要做，甚至在图fig中显示出来。你知道吗

linked question的答案显示了如何继续：使用ggplot创建一个图形，并向它添加更多的轴，还可能更改现有轴的位置。 这也可以通过seaborn实现。你知道吗

也可以尝试从现有地物移动（而不是复制）轴。如How to plot multiple Seaborn Jointplot in Subplot所示。你知道吗

在Can I create AxesSubplot objects, then add them to a Figure instance?中详细介绍了一般方法。你知道吗

但是请注意，这些都是黑客攻击。一般不建议移动轴，现有解决方案有一些警告。 相反，可以要求这些库的维护人员最终提供选项，用他们的工具绘制现有的matplotlib图形。你知道吗

Answer 2

除了其他评论，这里还有另一个黑客：保存图像到一个图像，然后使用plt.imshow公司（）

import ggplot as gp
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

g = gp.ggplot(gp.aes(x='carat', y='price'), data=gp.diamonds) + gp.geom_point() + gp.ylab('price')+ gp.xlab('carat')
g.make()
f1 = plt.gcf()
f1.canvas.draw()
f1_im = np.fromstring(f1.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
f1_im = f1_im.reshape(f1.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))

g = gp.ggplot(gp.aes(x='price', y='carat'), data=gp.diamonds) + gp.geom_point() + gp.ylab('carat')+ gp.xlab('price')
g.make()
f2 = plt.gcf()
f2.canvas.draw()
f2_im = np.fromstring(f2.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
f2_im = f2_im.reshape(f2.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))

plt.show()

(fig, axes) = plt.subplots(1,2, figsize=(20,10))
axes[0].imshow(f1_im)
axes[1].imshow(f2_im)
fig.show()

它不漂亮，但很管用。你知道吗