python - 在 Matplotlib 中循环创建子图？

Question

我正在使用这段代码，它一个接一个地提供漂亮的图(使用 IPython-notebook 和 Pandas)

for subsm in subsl:
    H7, subsm = sumsubdesc2(table, subsm)   
    ax1=H7.plot()
    plt.title('Rolling 4q mean %s'%(subsm))
    ax1.set_title('Rolling 4q mean %s'%(subsm))
    ax1.set_ylim(100000,600000)

我想让图“2up”一个挨着一个，总共 3 行(5 个子图)无法弄清楚如何处理，因为所有子图示例似乎都是用于对数据进行子图或具体地 block 和具体网格布置。

所以我不知道如何创建主图，然后再绘制多个图(在本例中为 5 个)，标题为两个图？

编辑代码的第二行，因为我省略了函数调用；-(

Answer 1

这是您需要做的:

import math
import matplotlib.pylab as plt

nrows = int(math.ceil(len(subsl) / 2.))

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

ylim = 100000, 600000
for ax, subsm in zip(axs.flat, subsl):
    H7, subsm = sumsubdesc2(table, subsm)
    H7.plot(ax=ax, title='Rolling 4q mean %s' % subsm)
    ax.set_ylim(ylim)

即使 axs.size > len(subsl) 也会起作用，因为 StopIteration 在最短的可迭代对象用完时引发。请注意，axs.flat 是 row-order 扁平化 axs 数组的迭代器。

要隐藏最后一个未显示的图，请执行以下操作:

axs.flat[-1].set_visible(False)

更一般地，对于 axs.size - len(subsl) 在网格末尾的额外绘图:

for ax in axs.flat[axs.size - 1:len(subsl) - 1:-1]:
    ax.set_visible(False)

那个切片看起来有点粗糙，所以我会解释一下:

数组 axs 有 axs.size 元素。 axs 的扁平化版本的最后一个元素的索引是 axs.size - 1。 subsl 有 len(subsl) 元素，同样的推理适用于最后一个元素的索引。但是，我们需要从 axs 的最后一个元素返回到最后一个 plotted 元素，因此我们需要按 -1 步进。