用模块绘制matplotlib

Question

这是我第一次使用python绘图，我想我不太理解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) 

它绘制得很好，当函数被调用（给定x和y）。 a）如果我注释掉（1）或（2）只有轴被绘制，但不是散射本身。如果（1）和（2）都未注释，并且添加变量s = 5，marker ='+'到（1）XOR（2），则该图将显示两个标记（一个在另一个之上） - 默认的“o”和“+”，这意味着我实际上绘制了两次散点图。 （1）和（2）取消注释，我绘制两次，为什么我实际上需要同时具有（1）和（2）才能看到任何分散？为什么在（a）我根本没有散点图？

我很困惑。任何人都可以指导我？

Answer 1

发生了什么可能与Python的垃圾收集有关。我无法确切地告诉你发生了什么，因为提供的代码示例从不呈现剧情。我猜你正在将它渲染到函数之外，在这种情况下，在渲染（绘制）之前，你实际上正在执行del fig。

这应该工作：

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') 

如果要延迟渲染/绘制，然后通过一个参考：

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

（我在对象是如何不同的相互交流不是专家）

您应该添加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)