如何在Matplotlib中实现图表之间的联动

在Matplotlib中实现图表之间的联动可以使用事件处理机制和共享数据来实现。以下是一种实现方法：

1. 创建两个或多个图表对象，并在它们之间共享数据。

2. 使用事件处理机制，例如mpl_connect方法，来绑定图表对象之间的事件处理函数。

3. 在事件处理函数中更新共享数据，并重新绘制其他图表对象。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何在Matplotlib中实现图表之间的联动：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 1)

x = range(1, 6)
y1 = [i**2 for i in x]
y2 = [i**3 for i in x]

line1, = axs[0].plot(x, y1)
line2, = axs[1].plot(x, y2)

# 共享数据
shared_data = {'x': x, 'y1': y1, 'y2': y2}

def on_click(event):
    if event.inaxes == axs[0]:
        shared_data['y1'] = [i * 2 for i in shared_data['y1']]
    elif event.inaxes == axs[1]:
        shared_data['y2'] = [i * 3 for i in shared_data['y2']]
    
    # 重新绘制图表
    line1.set_ydata(shared_data['y1'])
    line2.set_ydata(shared_data['y2'])
    
    fig.canvas.draw()

fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', on_click)

plt.show()

在这个示例中，我们创建了两个子图表对象axs[0]和axs[1]，并绘制了两条曲线。在按钮点击事件中，根据点击的子图表对象更新共享数据，并重新绘制其他图表对象以实现图表之间的联动。