如何迭代命名空间中的所有现有图？答案

【问题标题】：How to iterate over all existing plots in a namespace?如何迭代命名空间中的所有现有图？
【发布时间】：2020-05-20 01:13:22
【问题描述】：

我创建了一堆图，并希望根据它们的特征对其中的一些进行子集化。如何遍历命名空间并列出其中的一些或全部？甚至可能使用列表推导对其中一些进行操作？我知道这可以通过数据框轻松完成，例如问题Iterating over different data frames using an iterator

的一些答案

绘图的一个实际示例可能是关闭一些绘图，例如 How to stop plots printing twice in jupyter when using subplots?，您必须在其中运行 plt.close(g.fig)，其中 g 是许多绘图之一，以防止重复的子绘图设置。

设置：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 8]
df = sns.load_dataset("exercise")

f, axes = plt.subplots(2, 2)

g=sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=df, ax=axes[0, 0])
h=sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=df, ax=axes[0, 1])
i=sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=df, ax=axes[1, 0])
j=sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=df, ax=axes[1, 1])

在此示例中，如何在不明确命名每个图的情况下循环 i for [g, h, i, j] 并运行 plt.close(i.fig)？

我的尝试：

运行vars() 将返回'g', 'h', 'i', j。运行vars()['g'] 会给我<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1c1bc940>。所以我认为一种选择是运行 [elem for elem in vars() if elem in 'seaborn.axisgrid.FacetGrid'] 无需使用特定名称即可访问每个图。但这将返回['g', 'i', 't', 's', 'ax']，其中缺少h 和j，尽管运行vars()['h'] 确实会返回<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1bfa74a8>。

在vars()['ax']（即<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1c1bce10>）的输出中似乎没有任何seaborn.axisgrid.FacetGrid 的痕迹。 vars()['t'] 和 vars()['t'] 的输出是长浮点数组。

我想我可能以完全错误的方式处理这件事。任何其他建议都会很棒！

【问题讨论】：

标签： python

【解决方案1】：

所以为了清楚起见，我对seaborn 的工作原理一无所知。我能够使用您的设置代码执行以下操作 -

var_dict = vars().copy()
var_keys = var_dict.keys()

plots_names = [x for x in var_keys if isinstance(var_dict[x], sns.axisgrid.FacetGrid)]
print(plots_names )

我必须复制vars()，因为它会随着您的迭代而改变。使用内置函数isinstance()，我在vars() 的副本中查找seaborn.axisgrid.FacetGrid 的所有实例，并返回列表中匹配的所有键。这是输出 -

['g', 'h', 'i', 'j']

【讨论】：