matplotlib：更改活动轴

Question

我有多个对象可以可视化不同的事物。 它们都被传递到单个 Figure 实例的引用并创建自己的轴对象（同时只有一个处于活动状态）

演示代码是：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# the visualization objects are jupyter widgets in production code
%matplotlib widget
plt.ioff()

def update_fig(f):
    f.canvas.draw()
    f.canvas.flush_events()

f = plt.figure()

# first visualizer is created and plots into the figure
ax1 = f.add_subplot(1,1,1, label="visualizer_1")
img1 = np.random.randint(0, 256, (20, 20, 3))
vis1 = ax1.imshow(img1)
update_fig(f)

# second visualizer is created and plots into the figure
ax2 = f.add_subplot(1,1,1, label="visualizer_2")
vis2 = ax2.plot(np.linspace(0, 5), 2 * np.linspace(0, 5))
update_fig(f)

然后如何切换要在图中显示的轴？ 已经尝试plt.sca(ax1)返回到第一个可视化，但没有奏效。

当然，我可以为每个可视化对象使用不同的图形，但由于我有很多，我宁愿避免这种情况。

Answer 1

您可以随时使用Axes.set_visible([True|False])来显示或隐藏特定轴。

f = plt.figure()

# first visualizer is created and plots into the figure
ax1 = f.add_subplot(1,1,1, label="visualizer_1")
img1 = np.random.randint(0, 256, (20, 20, 3))
vis1 = ax1.imshow(img1)
update_fig(f)

# second visualizer is created and plots into the figure
ax1.set_visible(False)
ax2 = f.add_subplot(1,1,1, label="visualizer_2")
vis2 = ax2.plot(np.linspace(0, 5), 2 * np.linspace(0, 5))
update_fig(f)

ax2.set_visible(False) # hide ax2
ax1.set_visible(True) # show ax1 again.