私はmatplotlibの中barplotを作成したいと思いますmatplotlibの

Question

で新しいプロットの横にファイルやプロットをロードした後、ファイルに保存し、プロットを作成します。私は、このbarplotを酸洗したい

fig, ax = plt.subplots() 
oldbar = ax.bar(x=ind, height=y, width=width) 

（辞書や軸のどちらか - 私は正しいことかわからないんだけど）ファイルに：

pickle.dump(oldbar, file('oldbar.pkl', 'w')) 

私は、このファイルをリロードし、新しいバープロットと一緒に古いバーをプロットしたいのですが、 1軸で比較することができます：

fig, ax = plt.subplots() 
newbar = ax.bar(x=ind, height=y, width=width) 
oldbar = pickle.load(file('oldbar.pkl')) 

# I realise the line below doesn't work 
ax.bar(oldbar) 

plt.show() 

理想的には、以下のように提示したいと思います。どのように私はこれについて行くかもしれないの任意の提案？

Answer 1

あなたはその中のアーティストを代わりにピンクにします。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pickle 

ind = np.linspace(1,5,5) 
y = np.linspace(9,1,5) 
width = 0.3 


fig, ax = plt.subplots() 
ax.bar(x=ind, height=y, width=width) 
ax.set_xlabel("x label") 

pickle.dump(fig, file('oldbar.pkl', 'w')) 

plt.close("all") 

ind2 = np.linspace(1,5,5) 
y2 = np.linspace(8,2,5) 
width2 = 0.3 


fig2 = pickle.load(file('oldbar.pkl')) 
ax2 = plt.gca() 

ax2.bar(x=ind2+width, height=y2, width=width2, color="C1") 

plt.show() 

ただし、データ自体を酸洗する方がより効果的かもしれません。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pickle 

ind = np.linspace(1,5,5) 
y = np.linspace(9,1,5) 
width = 0.3 

dic = {"ind":ind, "y":y, "width":width} 

pickle.dump(dic, file('olddata.pkl', 'w')) 

### new data 
ind2 = np.linspace(1,5,5) 
y2 = np.linspace(8,2,5) 
width2 = 0.3 

olddic = pickle.load(file('olddata.pkl')) 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.bar(x=olddic["ind"], height=olddic["y"], width=olddic["width"]) 
ax.bar(x=ind2+olddic["width"], height=y2, width=width2) 
ax.set_xlabel("x label") 
plt.show() 

Answer 2

多分これは役立ちます：

import pickle as pkl 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 


class Data_set(object): 
    def __init__(self, x=[], y=[], name='data', pklfile=None, 
       figure=None, axes=None): 
     """ 
     """ 
     if pklfile is None: 
      self.x = np.asarray(x) 
      self.y = np.asarray(y) 
      self.name = str(name) 
     else: 
      self.unpickle(pklfile) 
     self.fig = figure 
     self.ax = axes 
     self.bar = None 

    def plot(self, width=0, offset=0, figure=None, axes=None): 

     if self.fig is None: 
      if figure is None: 
       self.fig = plt.figure() 
       self.ax = self.fig.subplots(1, 1) 
      else: 
       self.fig = figure 
       if axes is None: 
        self.ax = self.fig.subplots(1, 1) 
       else: 
        self.ax = axes 

     # maybe there's no need to keep track of self.fig, .ax and .bar, 
     # but just in case... 
     if figure is not None: 
      fig_to_use = figure 
      if axes is not None: 
       ax_to_use = axes 
      else: 
       ax_to_use = fig_to_use.subplots(1, 1) 
     else: 
      fig_to_use = self.fig 
      ax_to_use = self.ax 
     if not width: 
      width = (self.x[1]-self.x[0])/2. 
     self.bar = ax_to_use.bar(x=self.x+offset, height=self.y, width=width) 
     return fig_to_use, ax_to_use, self.bar 

    def pickle(self, filename='', ext='.pkl'): 
     if filename == '': 
      filename = self.name 
     with open(filename+ext, 'w') as output_file: 
      pkl.dump((self.name, self.x, self.y), output_file) 

    def unpickle(self, filename='', ext='.pkl'): 
     if filename == '': 
      filename = self.name 
     with open(filename + ext, 'r') as input_file: 
      # the name should really come from the filename, but then the 
      # above would be confusing? 
      self.name, self.x, self.y = pkl.load(input_file) 


class Data_set_manager(object): 
    def __init__(self, datasets={}): 
     self.datasets = datasets 

    def add_dataset(self, data_set): 
     self.datasets[data_set.name] = data_set 

    def add_dataset_from_file(self, filename, ext='.pkl'): 
     self.datasets[filename] = Data_set(name=filename) 
     self.datasets[filename].unpickle(filename=filename, ext=ext) 

    def compare(self, width=0, offset=0, *args): 
     self.fig = plt.figure() 
     self.ax = self.fig.subplots(1, 1) 
     if len(args) == 0: 
      args = self.datasets.keys() 
      args.sort() 
     n = len(args) 
     if n == 0: 
      return None, None 
     if width == 0: 
      min_dx = None 
      for dataset in self.datasets.values(): 
       sorted_x = dataset.x.copy() 
       sorted_x.sort() 
       try: 
        new_min_dx = np.min(dataset.x[1:] - dataset.x[:-1]) 
       except ValueError: 
        # zero-size array to reduction operation minimum which 
        # has no identity (empty array) 
        new_min_dx = None 
       if new_min_dx < min_dx or min_dx is None: 
        min_dx = new_min_dx 
      if min_dx is None: 
       min_dx = 1. 
      width = float(min_dx)/(n + 1) 
      offset = float(min_dx)/(n + 1) 
     offsets = offset*np.arange(n) 
     if n % 2 == 0: 
      offsets -= offsets[n/2] - offset/2. 
     else: 
      offsets -= offsets[n/2] 
     i = 0 
     for name in args: 
      self.datasets.get(name, Data_set()).plot(width=width, 
                offset=offsets[i], 
                figure=self.fig, 
                axes=self.ax) 
      i += 1 
     self.ax.legend(args) 
     return self.fig, self.ax 


if __name__ == "__main__": 
    # test saving/loading 
    name = 'test' 
    to_pickle = Data_set(x=np.arange(10), 
         y=np.random.rand(10), 
         name=name) 
    to_pickle.pickle() 
    unpickled = Data_set(pklfile=name) 
    print unpickled.name == to_pickle.name 

    # test comparison 
    blorg = Data_set_manager({}) 
    x_step = 1. 
    n_bars = 4 # also try an odd number 
    for n in range(n_bars): 
     blorg.add_dataset(Data_set(x=x_step * np.arange(n_bars), 
            y=np.random.rand(n_bars), 
            name='teste' + str(n))) 
    fig, ax = blorg.compare() 
    fig.show() 

それはバーの偶数と奇数の両方で動作するはずです：限り、あなたはの記録を残すよう

そして、あなたが使用した名前（ヒント：保存先のフォルダを見てください）では、データをリロードして新しいものと比較することができます。

さらにチェックを加えることができます（ファイルが存在すること、x軸がそうする前に差し引くことができるものなど）。また、ドキュメントと適切なテストを使用することもできます。急いで行う必要があります。