多个 matplotlib 子图：将 pandas 数据框 HTML 与每个子图交错

Question

我有一个包含多行的pandas.DataFrame（我想检查每笔交易 1 个）

trades = pandas.read_csv(...)

我想在 matplotlib 子图上绘制每笔交易。我使用len(trades) 创建了一个pyplot.figure 以创建足够的高度

fig = pyplot.figure(figsize=(40,15 * len(trades)))

然后我遍历每笔交易并生成一个图

for i,r in enumerate(trades.iterrows()):
    _, trade = r

    start = trade.open_time  - datetime.timedelta(seconds=30)
    end   = trade.close_time + datetime.timedelta(seconds=30) 

    b = bids[start:end]
    a = asks[start:end]

    ax = fig.add_subplot(len(trades),1,i+1)

    # plot bid/ask
    ax.plot_date(b.index, b, fmt='-',  label='bid')
    ax.plot_date(a.index, a, fmt='-',  label='ask')

    # plot entry/exit markers
    ax.plot(trade.open_time,  trade.open_price,  marker='o', color='b')
    ax.plot(trade.close_time, trade.close_price, marker='o', color='r')

    ax.set_title("Trade {}".format(i+1, fontsize=10)
    ax.set_xlabel("Date")
    ax.set_ylabel("Price")

    ax.legend(loc='best', fontsize='large')

pyplot.show()

# free resources
pyplot.close(fig.number) 

这很好用。

但是，现在我想显示相关交易的数据框的渲染 HTML。

由于我在 jupyter 笔记本中执行此操作，因此从 this SO answer 我能够找到以下 sn-p，它将以 html 显示我的数据框：

t = pandas.DataFrame(trades.iloc[i]).T
IPython.display.display(IPython.display.HTML(t.to_html())

我将这个 sn-p 插入到我的循环中。

问题是每笔交易的渲染 HTML 数据帧都是一个接一个地打印，然后在所有数据帧都打印完之后，再打印图表。

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| dataframe |
+-----------+
+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+-----------+
| dataframe |
+-----------+
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| plot |
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| plot |
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+------+
+------+
|      |
| plot |
|      |
+------+

鉴于我创建了一个大的pyplot.figure，并且我在循环之后调用pyplot.show()，这是有道理的 - 在循环内部我输出数据帧 HTML，在循环之后我显示情节。

问题：

如何交错笔记本 HTML 和每个子图？

+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+------+
|      |
| plot |
|      |
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+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+------+
|      |
| plot |
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+------+
+-----------+
| dataframe |
+-----------+
+------+
|      |
| plot |
|      |
+------+

Answer 1

我相信您需要创建三个单独的数字并在循环内调用plt.show()。像这样的东西（旁注，我不认为需要pyplot.close使用Jupyter笔记本前端）：

trades = pandas.read_csv(...)

for i, r in enumerate(trades.iterrows()):
    _, trade = r

    start = trade.open_time  - datetime.timedelta(seconds=30)
    end   = trade.close_time + datetime.timedelta(seconds=30) 

    b = bids[start:end]
    a = asks[start:end]

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(40, 15))

    # plot bid/ask
    ax.plot_date(b.index, b, fmt='-',  label='bid')
    ax.plot_date(a.index, a, fmt='-',  label='ask')

    # plot entry/exit markers
    ax.plot(trade.open_time,  trade.open_price,  marker='o', color='b')
    ax.plot(trade.close_time, trade.close_price, marker='o', color='r')

    ax.set_title("Trade {}".format(i+1, fontsize=10))
    ax.set_xlabel("Date")
    ax.set_ylabel("Price")

    ax.legend(loc='best', fontsize='large')

    t = pandas.DataFrame(trades.iloc[i]).T
    IPython.display.display(IPython.display.HTML(t.to_html())

    pyplot.show()