Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

参考：Matplotlib.artist.Artist.update_from() in Python

Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能和灵活的自定义选项。在Matplotlib的架构中，Artist对象扮演着核心角色，它们是构建可视化图形的基本单元。本文将深入探讨Matplotlib中Artist对象的update_from()方法，这是一个强大而又常被忽视的工具，可以帮助我们更高效地更新和管理图形元素。

1. Artist对象简介

在深入了解update_from()方法之前，我们需要先了解Matplotlib中的Artist对象。Artist是Matplotlib中所有可见元素的基类，包括Figure、Axes以及它们包含的所有元素（如Line2D、Text、Patch等）。

以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个基本的Artist对象：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.artist import Artist

fig, ax = plt.subplots()
artist = Artist()
ax.add_artist(artist)
plt.title("How to use Artist in Matplotlib - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

在这个例子中，我们创建了一个空的Artist对象并将其添加到坐标轴中。虽然这个Artist对象本身是不可见的，但它为我们理解Artist的概念提供了一个起点。

2. update_from()方法概述

update_from()是Artist类的一个方法，它允许一个Artist对象从另一个Artist对象复制属性。这个方法的主要用途是在不同的Artist对象之间共享属性，从而实现快速的样式复制和更新。

update_from()方法的基本语法如下：

artist1.update_from(artist2)

这行代码会将artist2的属性复制到artist1中。

3. update_from()方法的工作原理

update_from()方法的工作原理相对简单：它遍历源Artist对象的所有属性，并将这些属性复制到目标Artist对象中。但是，它并不是简单地复制所有属性，而是遵循一定的规则：

只复制非None的属性值。
对于某些特殊的属性（如transform），会进行深度复制。
某些属性（如_transformSet）不会被复制。

让我们通过一个例子来看看update_from()是如何工作的：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

fig, ax = plt.subplots()

# 创建两个Line2D对象
line1 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=2, color='red')
line2 = Line2D([0, 1], [1, 0], linewidth=5, color='blue', linestyle='--')

# 将line1添加到坐标轴
ax.add_line(line1)

# 使用update_from()方法更新line1的属性
line1.update_from(line2)

plt.title("Demonstrating update_from() - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

在这个例子中，我们创建了两个Line2D对象，line1和line2，它们具有不同的属性。然后，我们使用update_from()方法将line2的属性复制到line1中。结果是，line1会采用line2的线宽、颜色和线型，但保持自己的数据点不变。

4. update_from()方法的参数

update_from()方法接受以下参数：

other：要复制属性的源Artist对象。
s：一个字符串或字符串列表，指定要复制的属性。如果不提供，则复制所有可复制的属性。

让我们看一个使用s参数的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

fig, ax = plt.subplots()

line1 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=2, color='red')
line2 = Line2D([0, 1], [1, 0], linewidth=5, color='blue', linestyle='--')

ax.add_line(line1)

# 只复制颜色属性
line1.update_from(line2, s=['color'])

plt.title("Selective attribute update - how2matplotlib.com")
plt.show()

在这个例子中，我们只复制了line2的颜色属性到line1，而忽略了其他属性。

5. update_from()方法的应用场景

update_from()方法在许多场景下都非常有用。以下是一些常见的应用场景：

5.1 快速样式复制

当你想要创建多个具有相似样式的Artist对象时，update_from()方法可以帮助你快速复制样式：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle

fig, ax = plt.subplots()

# 创建一个样式模板
template = Rectangle((0, 0), 0.2, 0.2, facecolor='red', edgecolor='black', linewidth=2)

# 创建多个具有相同样式的矩形
for i in range(5):
    rect = Rectangle((i*0.2, 0), 0.2, 0.2)
    rect.update_from(template)
    ax.add_patch(rect)

plt.title("Quick style copying - how2matplotlib.com")
plt.axis([0, 1, 0, 1])
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

在这个例子中，我们创建了一个样式模板，然后使用update_from()方法将这个样式应用到多个矩形上。

5.2 动态更新图形元素

update_from()方法也可以用于动态更新图形元素的样式：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 创建初始线条
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
line = Line2D(x, y, linewidth=2, color='blue')
ax.add_line(line)

# 创建样式模板
template = Line2D([], [], linewidth=3, color='red', linestyle='--')

# 动态更新
for i in range(5):
    y = np.sin(x + i)
    line.set_ydata(y)
    if i % 2 == 0:
        line.update_from(template)
    else:
        line.set_color('blue')
        line.set_linestyle('-')
    plt.pause(0.5)

plt.title("Dynamic style update - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

这个例子展示了如何使用update_from()方法在动画过程中动态更新线条的样式。

5.3 创建一致的图例

update_from()方法可以帮助我们创建与实际图形元素样式一致的图例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

fig, ax = plt.subplots()

# 创建实际的数据线
data_line = Line2D([0, 1, 2], [0, 1, 0], linewidth=2, color='blue')
ax.add_line(data_line)

# 创建图例线
legend_line = Line2D([], [], linewidth=2, color='red')
legend_line.update_from(data_line)

ax.legend([legend_line], ['Data'])

plt.title("Consistent legend style - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

在这个例子中，我们使用update_from()方法确保图例中的线条样式与实际数据线的样式一致。

6. update_from()方法的注意事项

虽然update_from()方法非常有用，但在使用时也需要注意一些事项：

6.1 不复制的属性

某些属性不会被update_from()方法复制，例如：

_transformSet
_visible
_animated
_alpha
clip_box
clip_path
clip_on
label
axes
figure

让我们通过一个例子来说明这一点：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

fig, ax = plt.subplots()

line1 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=2, color='red', label='Line 1')
line2 = Line2D([0, 1], [1, 0], linewidth=5, color='blue', label='Line 2')

ax.add_line(line1)
ax.add_line(line2)

line1.update_from(line2)

ax.legend()
plt.title("Non-copied attributes - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

在这个例子中，尽管我们使用update_from()方法更新了line1的属性，但label属性并没有被复制。

6.2 深度复制vs浅复制

对于大多数属性，update_from()方法执行的是浅复制。但对于某些特殊的属性，如transform，会执行深度复制。这意味着，如果你修改了源对象的transform属性，它不会影响到已经更新过的目标对象。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
from matplotlib.transforms import Affine2D

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# 创建两个Line2D对象
line1 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=2, color='red')
line2 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=2, color='blue')

# 给line2添加一个transform
line2.set_transform(line2.get_transform() + Affine2D().rotate_deg(45))

# 更新line1的属性
line1.update_from(line2)

ax1.add_line(line1)
ax2.add_line(line2)

# 修改line2的transform
line2.set_transform(line2.get_transform() + Affine2D().rotate_deg(45))

ax1.set_title("Line 1 - how2matplotlib.com")
ax2.set_title("Line 2 - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

在这个例子中，尽管我们在update_from()之后又修改了line2的transform，但这并不影响line1的transform。

6.3 性能考虑

虽然update_from()方法非常方便，但它可能会影响性能，特别是当你需要频繁更新大量Artist对象时。在这种情况下，直接设置所需的属性可能会更高效。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import time

fig, ax = plt.subplots()

# 创建大量Line2D对象
lines = [Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=1, color='blue') for _ in range(1000)]
for line in lines:
    ax.add_line(line)

# 使用update_from()更新
template = Line2D([], [], linewidth=2, color='red')
start_time = time.time()
for line in lines:
    line.update_from(template)
print(f"Time taken with update_from(): {time.time() - start_time}")

# 直接设置属性
start_time = time.time()
for line in lines:
    line.set_linewidth(2)
    line.set_color('red')
print(f"Time taken with direct setting: {time.time() - start_time}")

plt.title("Performance comparison - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

这个例子比较了使用update_from()和直接设置属性的性能差异。在处理大量对象时，直接设置属性通常会更快。

7. update_from()方法与其他更新方法的比较

Matplotlib提供了多种更新Artist对象属性的方法。让我们比较一下update_from()方法与其他常用方法：

7.1 update_from() vs set_*() 方法

set_*()方法（如set_color(), set_linewidth()等）用于设置特定的属性，而update_from()可以一次性更新多个属性。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# 使用set_*()方法
line1 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=1, color='blue')
line1.set_linewidth(2)
line1.set_color('red')
line1.set_linestyle('--')
ax1.add_line(line1)

# 使用update_from()方法
line2 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=1, color='blue')
template = Line2D([], [], linewidth=2, color='red', linestyle='--')
line2.update_from(template)
ax2.add_line(line2)

ax1.set_title("Using set_*() methods - how2matplotlib.com")
ax2.set_title("Using update_from() - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

这个例子展示了使用set_*()方法和update_from()方法达到相同效果的两种方式。

7.2 update_from() vs update()方法

update()方法用于更新Artist对象的属性字典，而update_from()用于从另一个Artist对象复制属性。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# 使用update()方法
line1 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=1, color='blue')
line1.update({'linewidth': 2, 'color': 'red', 'linestyle': '--'})
ax1.add_line(line1)

# 使用update_from()方法
line2 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=1, color='blue')
template = Line2D([], [],linewidth=2, color='red', linestyle='--')
line2.update_from(template)
ax2.add_line(line2)

ax1.set_title("Using update() - how2matplotlib.com")
ax2.set_title("Using update_from() - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

这个例子比较了update()和update_from()方法。虽然它们可以达到类似的效果，但update_from()更适合从其他Artist对象复制属性。

8. update_from()方法在自定义Artist中的应用

当你创建自定义的Artist类时，正确实现update_from()方法可以使你的类更加灵活和可重用。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.artist import Artist

class MyCustomArtist(Artist):
    def __init__(self, x, y, size=10, color='blue'):
        super().__init__()
        self.x = x
        self.y = y
        self.size = size
        self.color = color

    def draw(self, renderer):
        renderer.draw_marker(renderer.new_gc(), self.x, self.y, 'o', self.size, self.color)

    def update_from(self, other):
        super().update_from(other)
        if isinstance(other, MyCustomArtist):
            self.size = other.size
            self.color = other.color

fig, ax = plt.subplots()

artist1 = MyCustomArtist(0.3, 0.5, size=20, color='red')
artist2 = MyCustomArtist(0.7, 0.5, size=30, color='green')

ax.add_artist(artist1)
ax.add_artist(artist2)

artist1.update_from(artist2)

plt.title("Custom Artist with update_from() - how2matplotlib.com")
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个自定义的Artist类，并实现了update_from()方法。这允许我们在自定义Artist对象之间复制属性。

9. update_from()方法在动画中的应用

update_from()方法在创建动画时特别有用，因为它可以帮助我们快速更新多个Artist对象的属性。以下是一个简单的动画例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from matplotlib.lines import Line2D
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 创建多条线
lines = [Line2D([], [], lw=2) for _ in range(5)]
for line in lines:
    ax.add_line(line)

# 设置坐标轴范围
ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
ax.set_ylim(-1, 1)

# 创建动画函数
def animate(frame):
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    for i, line in enumerate(lines):
        y = np.sin(x + i*np.pi/5 + frame/10)
        line.set_data(x, y)
        if i == frame % 5:
            template = Line2D([], [], color='red', linewidth=3)
            line.update_from(template)
        else:
            line.set_color('blue')
            line.set_linewidth(2)
    return lines

# 创建动画
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=50, interval=100, blit=True)

plt.title("Animation with update_from() - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

在这个动画中，我们使用update_from()方法来突出显示每一帧中的一条线。

10. update_from()方法的局限性和替代方案

尽管update_from()方法非常有用，但它也有一些局限性：

不是所有属性都会被复制。
对于大量对象，可能会影响性能。
不能选择性地更新某些属性而保持其他属性不变。

在某些情况下，你可能需要考虑其他替代方案：

10.1 使用set_*()方法

对于需要精确控制的情况，使用set_*()方法可能更合适：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

fig, ax = plt.subplots()

line1 = Line2D([0, 1], [0, 1], linewidth=1, color='blue')
line2 = Line2D([0, 1], [1, 0], linewidth=2, color='red', linestyle='--')

ax.add_line(line1)

# 只更新某些属性
line1.set_color(line2.get_color())
line1.set_linestyle(line2.get_linestyle())

plt.title("Selective update with set_*() methods - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

10.2 使用属性循环

对于需要在多个样式之间循环的情况，可以使用属性循环：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

colors = list(mcolors.TABLEAU_COLORS)
linestyles = ['-', '--', '-.', ':']

for i in range(5):
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(x + i)
    ax.plot(x, y, color=colors[i % len(colors)], linestyle=linestyles[i % len(linestyles)])

plt.title("Style cycling - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib中Artist对象的更新：深入理解update_from()方法

10.3 使用样式表

对于需要全局一致性的情况，可以考虑使用Matplotlib的样式表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置自定义样式
plt.style.use({
    'axes.prop_cycle': plt.cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y']) +
                       plt.cycler('linestyle', ['-', '--', '-.', ':'])
})

fig, ax = plt.subplots()

for i in range(4):
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(x + i)
    ax.plot(x, y)

plt.title("Using style sheets - how2matplotlib.com")
plt.show()