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希望得到一些帮助,我正在尝试使用 pandas 和 matplotlib 在单独的子图中绘制模拟数据,到目前为止我的代码是:
import matplotlib.pylab as plt
import pandas as pd
fig, ax = plt.subplots(2, 3)
for i in range(2):
for j in range(50, 101, 10):
for e in range(3):
Var=(700* j)/ 100
Names1 = ['ig','M_GZ']
Data1 = pd.read_csv('~/File/JTL_'+str(Var)+'/GZ.csv', names=Names1)
ig = Data1['ig']
M_GZ=Data1['M_GZ']
MGZ = Data1[Data1.M_GZ != 0]
ax[i, e].plot(MGZ['ig'][:4], MGZ['M_GZ'][:4], '--v', linewidth=1.75)
plt.tight_layout()
plt.show()
但代码为我提供了同一图的 6 个重复副本: Var
的每次迭代都有自己的情节,我尝试更改循环并使用不同的变体,例如:
fig = plt.figure()
for i in range(1, 7):
ax = fig.add_subplot(2, 3, i)
for j in range(50, 101, 10):
Var=(700* j)/ 100
Names1 = ['ig','M_GZ']
Data1 = pd.read_csv('~/File/JTL_'+str(Var)+'/GZ.csv', names=Names1)
ig = Data1['ig']
M_GZ=Data1['M_GZ']
MGZ = Data1[Data1.M_GZ != 0]
ax.plot(MGZ['ig'][:4], MGZ['M_GZ'][:4], '--v', linewidth=1.75)
plt.tight_layout()
plt.show()
但这并没有改变我仍然得到与上面相同的情节。任何帮助将不胜感激,我希望每个子图包含一组数据而不是所有六个
这是一个 Link每个子目录 ~/File/JTL_'+str(Var)+'/
中的一个 Dataframes 包含此文件的副本,总共有 6 个
最佳答案
问题出在你的循环中
for i in range(2): # Iterating rows of the plot
for j in range(50, 101, 10): # Iterating your file names
for e in range(3): # iterating the columns of the plot
最终结果是您迭代了每个文件名
的所有列对于它的两个工作,您的循环中应该只有两个嵌套级别。潜在代码(更新):
import matplotlib.pylab as plt
import pandas as pd
fig, ax = plt.subplots(2, 3)
for row in range(2):
for col in range(3):
f_index = range(50, 101, 10)[row+1 * col]
print row, col, f_index
Var=(700* f_index)/ 100
Names1 = ['ig','M_GZ']
Data1 = pd.read_csv('~/File/JTL_'+str(Var)+'/GZ.csv', names=Names1)
ig = Data1['ig']
M_GZ=Data1['M_GZ']
MGZ = Data1[Data1.M_GZ != 0]
ax[row, col].plot(MGZ['ig'][:4], MGZ['M_GZ'][:4], '--v',linewidth=1.75)
plt.tight_layout()
plt.show()
关于python - 使用 matplotlib 在单独的子图中绘制 Pandas 系列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28333760/
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