Python中的 Matplotlib.axes.Axes.update_from()

Matplotlib是Python中的一个库，它是 NumPy 库的数值数学扩展。 Axes 类包含大部分图形元素：Axis、Tick、Line2D、Text、Polygon 等，并设置坐标系。 Axes 的实例通过回调属性支持回调。

matplotlib.axes.Axes.update_from()函数

matplotlib 库的 axes 模块中的Axes.update_from()函数用于将属性从其他复制到自身。

Syntax: Axes.update_from(self, other)

Parameters: This method accepts any parameters.

• other : This parameter is the property to be updated.

Returns: This method return dictionary of all the properties of the artist.

下面的示例说明了 matplotlib.axes 中的 matplotlib.axes.Axes.update_from()函数：

示例 1：

# Implementation of matplotlib function 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D
  
  
x = np.linspace(0, 3 * np.pi)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
  
fig = plt.figure()
  
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y1, c ='b', label ='y1', linewidth = 1.0)
ax.plot(x, y2, c ='g', label ='y2')
  
linewidth = 7
  
def update(prop1, prop2):
    prop1.update_from(prop2)
    prop1.set_linewidth(7)
  
plt.legend(handler_map ={plt.Line2D : HandlerLine2D(update_func = update)})
  
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.update_from()\
 function Example', fontweight ="bold") 
  
plt.show() 

输出：

示例 2：

# Implementation of matplotlib function 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as mtransforms
  
      
fig, ax = plt.subplots() 
l1, = ax.plot([0.1, 0.5, 0.9], 
              [0.1, 0.9, 0.5], 
              "bo-")
l2, = ax.plot([0.1, 0.5, 0.9],
              [0.5, 0.2, 0.7], 
              "ro-")
  
for l in [l1, l2]:
      
    xx = l.get_xdata()
    yy = l.get_ydata()
      
    shadow, = ax.plot(xx, yy)
    shadow.update_from(l)
      
    ot = mtransforms.offset_copy(l.get_transform(),
                                 ax.figure,
                                 x = 4.0, 
                                 y =-6.0, 
                                 units ='points')
  
    shadow.set_transform(ot)
  
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.update_from() \
function Example', fontweight ="bold") 
  
plt.show() 

输出：