Как обновить подзаголовки, созданные с помощью Python (x, y) QT Designer Matplotlib Widget?

Question

Я использую виджет MPL, который поставляется с QT в пакете Python (x, y). Я пытаюсь обновить или перерисовать свой сюжет новыми данными. Метод fig.canvas.draw() обновляет только основной сюжет. Подзаголовки - вот где моя проблема. Предыдущие подзаголовки и все, что с ними связано (масштаб осей, аннотации и т. Д.), Остаются на графике. Когда я обновляю, новые данные подзаголовка строятся поверх старых данных, создавая довольно беспорядок. Все, что связано с основным сюжетом, правильно перерисовывается. Я пробовал все, что я знаю, чтобы попробовать, включая clf и cla. Как обновить подзаголовки с помощью виджета QT MPL, который включен в Python (x, y)?

Вот мой код:

def mpl_plot(self, plot_page, replot = 0): #Data stored in lists 

    if plot_page == 1:    #Plot 1st Page       
     plt = self.mplwidget.axes         
     fig = self.mplwidget.figure #Add a figure   

    if plot_page == 2:   #Plot 2nd Page 
     plt = self.mplwidget_2.axes 
     fig = self.mplwidget_2.figure #Add a figure 

    if plot_page == 3:   #Plot 3rd Page 
     plt = self.mplwidget_3.axes 
     fig = self.mplwidget_3.figure #Add a figure  

    if replot == 1: 

     #self.mplwidget_2.figure.clear()   

     print replot 

    par1 = fig.add_subplot(111) 
    par2 = fig.add_subplot(111)  


    #Add Axes 
    ax1 = par1.twinx()   
    ax2 = par2.twinx() 



    impeller = str(self.comboBox_impellers.currentText()) #Get Impeller 
    fac_curves = self.mpl_factory_specs(impeller)  
    fac_lift = fac_curves[0]   
    fac_power = fac_curves[1] 
    fac_flow = fac_curves[2] 
    fac_eff = fac_curves[3]   
    fac_max_eff = fac_curves[4] 
    fac_max_eff_bpd = fac_curves[5] 
    fac_ranges = self.mpl_factory_ranges() 
    min_range = fac_ranges[0] 
    max_range = fac_ranges[1] 
    #bep = fac_ranges[2] 
    #Plot Chart 
    plt.hold(False) #Has to be included for multiple curves 
    #Plot Factory Pressure 
    plt.plot(fac_flow, fac_lift, 'b', linestyle = "dashed", linewidth = 1) 



    #Plot Factory Power 
    ax1.plot(fac_flow, fac_power, 'r', linestyle = "dashed", linewidth = 1)  
    ax2.plot(fac_flow, fac_eff, 'g', linestyle = "dashed", linewidth = 1) 


    #Move spines 
    ax2.spines["right"].set_position(("outward", 25)) 
    self.make_patch_spines_invisible(ax2) 
    ax2.spines["right"].set_visible(True) 
    #Plot x axis minor tick marks 
    minorLocatorx = AutoMinorLocator()   
    ax1.xaxis.set_minor_locator(minorLocatorx) 
    ax1.tick_params(which='both', width= 0.5) 
    ax1.tick_params(which='major', length=7) 
    ax1.tick_params(which='minor', length=4, color='k') 

    #Plot y axis minor tick marks 
    minorLocatory = AutoMinorLocator() 
    plt.yaxis.set_minor_locator(minorLocatory) 
    plt.tick_params(which='both', width= 0.5) 
    plt.tick_params(which='major', length=7) 
    plt.tick_params(which='minor', length=4, color='k') 
    #Make Border of Chart White 


    #Plot Grid   
    plt.grid(b=True, which='both', color='k', linestyle='-') 

    #set shaded Area 
    plt.axvspan(min_range, max_range, facecolor='#9BE2FA', alpha=0.5) #Yellow rectangular shaded area 

    #Set Vertical Lines 
    plt.axvline(fac_max_eff_bpd, color = '#69767A') 

    #BEP MARKER *** Can change marker style if needed 
    bep = fac_max_eff * 0.90  #bep is 90% of maximum efficiency point 

    bep_corrected = bep * 0.90 # We knock off another 10% to place the arrow correctly on chart 

    ax2.annotate('BEP', xy=(fac_max_eff_bpd, bep_corrected), xycoords='data', #Subtract 2.5 shows up correctly on chart 
      xytext=(-50, 30), textcoords='offset points', 
      bbox=dict(boxstyle="round", fc="0.8"), 
      arrowprops=dict(arrowstyle="-|>", 
          shrinkA=0, shrinkB=10, 
          connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=90,rad=10"), 
        ) 
    #Set Scales   
    plt.set_ylim(0,max(fac_lift) + (max(fac_lift) * 0.40)) #Pressure 
    #plt.set_xlim(0,max(fac_flow)) 

    ax1.set_ylim(0,max(fac_power) + (max(fac_power) * 0.40))  #Power 
    ax2.set_ylim(0,max(fac_eff) + (max(fac_eff) * 0.40)) #Effiency 


    # Set Axes Colors 
    plt.tick_params(axis='y', colors='b') 
    ax1.tick_params(axis='y', colors='r') 
    ax2.tick_params(axis='y', colors='g') 

    # Set Chart Labels   
    plt.set_xlabel("BPD") 
    plt.set_ylabel("Feet" , color = 'b') 

    #To redraw plot 


    fig.canvas.draw() 

def mpl_plot(self, plot_page, replot = 0): #Data stored in lists 

    if plot_page == 1:    #Plot 1st Page       
     plt = self.mplwidget.axes         
     fig = self.mplwidget.figure #Add a figure   

    if plot_page == 2:   #Plot 2nd Page 
     plt = self.mplwidget_2.axes 
     fig = self.mplwidget_2.figure #Add a figure 

    if plot_page == 3:   #Plot 3rd Page 
     plt = self.mplwidget_3.axes 
     fig = self.mplwidget_3.figure #Add a figure  

    if replot == 1: 

     #self.mplwidget_2.figure.clear()   

     print replot 

    par1 = fig.add_subplot(111) 
    par2 = fig.add_subplot(111)  


    #Add Axes 
    ax1 = par1.twinx()   
    ax2 = par2.twinx() 



    impeller = str(self.comboBox_impellers.currentText()) #Get Impeller 
    fac_curves = self.mpl_factory_specs(impeller)  
    fac_lift = fac_curves[0]   
    fac_power = fac_curves[1] 
    fac_flow = fac_curves[2] 
    fac_eff = fac_curves[3]   
    fac_max_eff = fac_curves[4] 
    fac_max_eff_bpd = fac_curves[5] 
    fac_ranges = self.mpl_factory_ranges() 
    min_range = fac_ranges[0] 
    max_range = fac_ranges[1] 
    #bep = fac_ranges[2] 
    #Plot Chart 
    plt.hold(False) #Has to be included for multiple curves 
    #Plot Factory Pressure 
    plt.plot(fac_flow, fac_lift, 'b', linestyle = "dashed", linewidth = 1) 



    #Plot Factory Power 
    ax1.plot(fac_flow, fac_power, 'r', linestyle = "dashed", linewidth = 1)  
    ax2.plot(fac_flow, fac_eff, 'g', linestyle = "dashed", linewidth = 1) 


    #Move spines 
    ax2.spines["right"].set_position(("outward", 25)) 
    self.make_patch_spines_invisible(ax2) 
    ax2.spines["right"].set_visible(True) 
    #Plot x axis minor tick marks 
    minorLocatorx = AutoMinorLocator()   
    ax1.xaxis.set_minor_locator(minorLocatorx) 
    ax1.tick_params(which='both', width= 0.5) 
    ax1.tick_params(which='major', length=7) 
    ax1.tick_params(which='minor', length=4, color='k') 

    #Plot y axis minor tick marks 
    minorLocatory = AutoMinorLocator() 
    plt.yaxis.set_minor_locator(minorLocatory) 
    plt.tick_params(which='both', width= 0.5) 
    plt.tick_params(which='major', length=7) 
    plt.tick_params(which='minor', length=4, color='k') 
    #Make Border of Chart White 


    #Plot Grid   
    plt.grid(b=True, which='both', color='k', linestyle='-') 

    #set shaded Area 
    plt.axvspan(min_range, max_range, facecolor='#9BE2FA', alpha=0.5) #Yellow rectangular shaded area 

    #Set Vertical Lines 
    plt.axvline(fac_max_eff_bpd, color = '#69767A') 

    #BEP MARKER *** Can change marker style if needed 
    bep = fac_max_eff * 0.90  #bep is 90% of maximum efficiency point 

    bep_corrected = bep * 0.90 # We knock off another 10% to place the arrow correctly on chart 

    ax2.annotate('BEP', xy=(fac_max_eff_bpd, bep_corrected), xycoords='data', #Subtract 2.5 shows up correctly on chart 
      xytext=(-50, 30), textcoords='offset points', 
      bbox=dict(boxstyle="round", fc="0.8"), 
      arrowprops=dict(arrowstyle="-|>", 
          shrinkA=0, shrinkB=10, 
          connectionstyle="angle,angleA=0,angleB=90,rad=10"), 
        ) 
    #Set Scales   
    plt.set_ylim(0,max(fac_lift) + (max(fac_lift) * 0.40)) #Pressure 
    #plt.set_xlim(0,max(fac_flow)) 

    ax1.set_ylim(0,max(fac_power) + (max(fac_power) * 0.40))  #Power 
    ax2.set_ylim(0,max(fac_eff) + (max(fac_eff) * 0.40)) #Effiency 


    # Set Axes Colors 
    plt.tick_params(axis='y', colors='b') 
    ax1.tick_params(axis='y', colors='r') 
    ax2.tick_params(axis='y', colors='g') 

    # Set Chart Labels   
    plt.set_xlabel("BPD") 
    plt.set_ylabel("Feet" , color = 'b') 

    #To redraw plot 


    fig.canvas.draw() 

Answer 1

Из примера не ясно, как self.mpl_widget.axes создается. Он не используется и, как объяснено ниже, приведение к старой ссылке экземпляра осей может вызвать проблему.

Поскольку mpl_widget.axes не используется вообще, я бы предложил не проводить ссылку на оси. Тогда использование twinx в этом примере неверно. Далее может работать:

if plot_page == 1:    #Plot 1st Page 
    widget = self.mplwidget 
if plot_page == 2:   #Plot 2nd Page 
    widget = self.mplwidget_3 
if plot_page == 3:   #Plot 3rd Page 
    widget = self.mplwidget_3 
if replot == 1: 
    widget.figure.clear() 
ax1 = widget.figure.add_subplot(111) 
ax2 = ax1.twinx() 

... 

widget.figure.canvas.draw() 

Другая проблема заключается в том, что self.mpl_widgetXX.axes присваивается plt и далее в примере plt используется для привлечения новых данных. Поскольку self.mpl_widgetXX.axes не обновляется, чтобы содержать один из экземпляров вновь созданных осей, код примера рисует старые оси, что потенциально приводит к эффектам, описанным в вопросе. Вы должны использовать только ax1 и ax2 для построения графика и установки галочки и widget.figure для доступа к экземпляру фигуры.