嵌套或组合 matplotlib 图形和绘图？

Question

我有一个函数，它采用任意长度的 3D 日期数据集、价格（浮点数）和一些结果值（浮点数），并制作一组按年份划分的 seaborn 热图。伪代码如下（注意年数因数据集而异，所以我需要它任意缩放）：

def makePlots(data):
   split data by year
   fig,axs=plt.subplots(1, numYears)
   x=0
   for year in years
      sns.heatmap(data[year], ax = axs[x++])

   return axs

这会输出一个 matplotlib 图形，其中每一年的热图在一行上彼此相邻，如下例所示：single plotted dataset

现在我有一个更高级别的函数，我在其中输入两个数据集（每个数据集是任意数量的年），并让它打印彼此上方的热图以进行比较。我希望它以某种方式获取由makePlots 方法制作的数字并将它们堆叠在一起，如本例所示：two plotted datasets

def compareData(data1,data2):
   fig1 = makePlots(data1)
   fig2 = makePlots(data2)
   fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(2,1)
   ax1 = fig1
   ax2 = fig2
   plt.show()

现在这段代码工作了，但是没有达到预期的效果。它打开 3 个新的绘图窗口，一个带有正确绘制的 data1，一个带有正确绘制的 data2，一个带有空的 2 行子图。有没有办法将 makePlots 图嵌套在一个新的子图中，一个在另一个之上？我也尝试过返回plt.gcf()。关于堆栈溢出的所有其他答案都取决于将轴传递给 plot 方法，但鉴于我每个数据集有任意数量的轴（年）并且最终想要比较任意数量的数据集，这似乎并不理想（不是无论如何，我可以找出一个实现，因为每一行可以有任意数量的年）。

Answer 1

我不推荐它，但您可以使用fig.add_subplot(nrow, ncol, index) 逐步添加子图。

所以你的两个函数看起来像这样：

def compareData(data1, data2):
    fig = plt.figure()
    makePlots(data1, row=0, fig=fig)
    makePlots(data2, row=1, fig=fig)

def makePlots(data, row, fig):
    years = ... # parse data here
    for ii, year in enumerate(years):
        ax = fig.add_subplot(2, len(years), row * len(years) + ii + 1)
        sns.heatmap(data[year], ax=ax)

这有望解决您的问题。

---

但是，您只是遇到了这个问题，因为您在同一个函数中混合了数据解析和绘图。我的建议是首先解析数据，然后将新的数据结构传递给一些绘图函数。