Matplotlib 对象存储和重载

我们在绘制图表时经常使用Matplotlib类库，例如使用matplotlib.pyplot模块绘制线图。一些情况下我们需要将绘图结果保存为文件，或者恢复先前的绘制对象以便再次绘制。在这篇文章中，我们将讨论如何存储和重载Matplotlib对象，为此我将分为三部分讨论这个主题：

暂存和载入对象
存储和恢复对象
重新使用对象

阅读更多：Matplotlib 教程

暂存和载入对象

在Python中，可以使用pickle模块来保存对象并在之后重载它们。下面的示例演示如何在pickle中将Matplotlib图表对象存储到文件并在之后重载它们。

import pickle
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图表对象
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 暂存图表对象
fig = plt.gcf()
with open('figure.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(fig, f)

# 重载图表对象
with open('figure.pkl', 'rb') as f:
    fig = pickle.load(f)

# 检查结果
plt.show()

执行以上代码后，你将在屏幕上看到之前绘制的图形出现。将图表对象暂存在pickle文件中，然后恢复它们，就像是你在重新绘制保存在磁盘上的对象数据。

存储和恢复对象

在许多情况下，我们希望将Matplotlib图表保存为图像文件，而不是存储对象。这可以通过plt.savefig函数轻松完成，该函数将图像保存在不同的文件格式（.png，.jpg，.pdf等）中。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图表对象
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 存储图像
plt.savefig('image.png')

# 恢复图像
plt.imshow(plt.imread('image.png'))

# 显示图像
plt.show()

在上面的示例中，plt.savefig函数将图表另存为一个PNG文件。接下来，我们使用plt.imread在Python中读取图像，并使用plt.imshow显示图像。最后，我们调用plt.show以显示结果。

重新使用对象

在某些情况下，我们希望重用Matplotlib对象，例如将两个线图合并成一个。我们可以使用matplotlib的add_subplot方法创建新的图形，并使用ax.plot函数在其上绘制线图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, num=100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建第一个图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1)

# 创建第二个图表
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.plot(x, y2)

# 创建新的图表并合并图表
fig3, ax3 = plt.subplots()
ax3.plot(x, y1+y2)

# 显示图像
plt.show()

在上面的示例中，我们使用seubplots来创建三个图表对象，其中ax和ax2用于绘制单个折线图，ax3用于将两个折线图合并到单个图表中。

总结

在本文中，我们讨论了如何存储、重载和重复使用Matplotlib对象。我们讨论了pickle模块，该模块可以使用对象进行序列化和反序列化；介绍了plt.savefig函数，用于将图表存储到图像文件中；以及展示如何合并多个图表对象。这些技术可用于创建更复杂的绘图流程和可重用的组件，也可以帮助我们更好地进行分析和可视化。