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複数のデータ コレクションを 1 つのプロットにプロットしようとしています。

各データセットは、x シリーズ (インデックス) といくつかの y シリーズ (値) として表すことができます。x および y データ系列の範囲は、各データ セットで異なる場合があります。これらのデータ セットのいくつかを 1 つのプロットに表示したいと考えています。ただし、2 番目のプロット オブジェクトを最初のプロット オブジェクトに単純に追加すると (以下を参照)、プロット内にネストされた 2 番目の軸が作成されます。

両方のプロットが同じ軸を共有し、すべてのデータに合わせて軸の境界が更新されるようにします。これを達成するための最良の方法は何ですか？ドキュメントでこれに関するトピックを見つけるのに苦労しています。

ご協力いただきありがとうございます。以下のコードは私の問題を強調しています。

# Major library imports
from numpy import linspace
from scipy.special import jn

from chaco.example_support import COLOR_PALETTE
# Enthought library imports
from enable.api import Component, ComponentEditor
from traits.api import HasTraits, Instance
from traitsui.api import Item, Group, View

# Chaco imports
from chaco.api import ArrayPlotData, Plot
from chaco.tools.api import BroadcasterTool, PanTool, ZoomTool
from chaco.api import create_line_plot, add_default_axes

def _create_plot_component():    
    # Create some x-y data series to plot
    x = linspace(-2.0, 10.0, 100)
    x2 =linspace(-5.0, 10.0, 100)

    pd = ArrayPlotData(index = x)
    for i in range(5):
        pd.set_data("y" + str(i), jn(i,x))

    #slightly different plot data
    pd2 =  ArrayPlotData(index = x2)
    for i in range(5):
        pd2.set_data("y" + str(i), 2*jn(i,x2))

    # Create some line plots of some of the data
    plot1 = Plot(pd)
    plot1.plot(("index", "y0", "y1", "y2"), name="j_n, n<3", color="red")

    # Tweak some of the plot properties
    plot1.title = "My First Line Plot"
    plot1.padding = 50
    plot1.padding_top = 75
    plot1.legend.visible = True

    plot2 = Plot(pd2)
    plot2.plot(("index", "y0", "y1"), name="j_n, n<3", color="green")

    plot1.add(plot2)
    # Attach some tools to the plot
    broadcaster = BroadcasterTool()
    broadcaster.tools.append(PanTool(plot1))
    broadcaster.tools.append(PanTool(plot2))

    for c in (plot1, plot2):
        zoom = ZoomTool(component=c, tool_mode="box", always_on=False)
        broadcaster.tools.append(zoom)

    plot1.tools.append(broadcaster)

    return plot1

# Attributes to use for the plot view.
size=(900,500)
title="Multi-Y plot"

# # Demo class that is used by the demo.py application.
#===============================================================================
class Demo(HasTraits):
    plot = Instance(Component)

    traits_view = View(
                    Group(
                        Item('plot', editor=ComponentEditor(size=size),
                             show_label=False),
                        orientation = "vertical"),
                    resizable=True, title=title,
                    width=size[0], height=size[1]
                    )

    def _plot_default(self):
         return _create_plot_component()

demo = Demo()
if __name__ == "__main__":
    demo.configure_traits()
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Chaco (および実際には多くのプロット ライブラリ) の問題点の 1 つは、用語のオーバーロードです。特に、「プロット」という単語です。

2 つの異なる (capital-"P") を作成していますPlotが、(私は信じています) 本当に必要なのは 1 つだけです。Plot個々の行をすべて保持するコンテナです...うーん...プロット。Plot.plotメソッドはインスタンスのリストを返しますLinePlot(この「プロット」は「レンダラー」とも呼ばれます)。そのレンダラーは、(capital-"P") Plot コンテナーに追加するものです。plotメソッドは実際にインスタンスを作成し、コンテナにLinePlot追加します。Plot(はい、それは「プロット」の 3 つの異なる用途です: コンテナー、レンダラー、およびレンダラーを追加/返すコンテナーのメソッドです。)

_create_plot_componentこれは、あなたが望むことを大まかに行う単純なバージョンです。単一の (大文字の「P」)Plotコンテナーのみが作成されることに注意してください。

def _create_plot_component():
    # Create some x-y data series to plot
    x = linspace(-2.0, 10.0, 100)
    x2 =linspace(-5.0, 10.0, 100)

    pd = ArrayPlotData(x=x, x2=x2)
    for i in range(3):
        pd.set_data("y" + str(i), jn(i,x))

    # slightly different plot data
    for i in range(3, 5):
        pd.set_data("y" + str(i), 2*jn(i,x2))

    # Create some line plots of some of the data
    canvas = Plot(pd)
    canvas.plot(("x", "y0", "y1", "y2"), name="plot 1", color="red")
    canvas.plot(("x2", "y3", "y4"), name="plot 2", color="green")
    return canvas

編集：以前の回答では、2行の変更で問題が修正されましたが、問題を解決する理想的な方法ではありませんでした.

于 2014-05-25T19:27:43.277 に答える