使用 for 循环将子图添加到图形答案

【问题标题】：Adding subplots to figure using for loop使用 for 循环将子图添加到图形
【发布时间】：2020-07-21 22:35:00
【问题描述】：

我正在尝试将 8 个热图（子图）添加到图中，但我似乎无法管理它。请你帮助我好吗？

# in order to modify the size
fig = plt.figure(figsize=(12,8))
# adding multiple Axes objects  
fig, ax_lst = plt.subplots(2, 4)  # a figure with a 2x4 grid of Axes

letter = "ABCDEFGH"

for character in letter:
    x = np.random.randn(4096)
    y = np.random.randn(4096)
    heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(64,64))
    extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

    # Plot heatmap
    plt.clf()
    plt.title('Pythonspot.com heatmap example')
    plt.ylabel('y')
    plt.xlabel('x')
    plt.imshow(heatmap, extent=extent)
    plt.colorbar()
    plt.show()

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib statistics heatmap

【解决方案1】：

类似于this answer，您可以执行以下操作：

letter = "ABCDEFGH"

n_cols = 2
fig, axes = plt.subplots(nrows=int(np.ceil(len(letter)/n_cols)), 
                         ncols=n_cols, 
                         figsize=(15,15))

for _, ax in zip(letter, axes.flatten()):
    x = np.random.randn(4096)
    y = np.random.randn(4096)
    heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(64,64))
    extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

    # Plot heatmap
    ax.set_title('Pythonspot.com heatmap example')
    ax.set_ylabel('y')
    ax.set_xlabel('x')
    ax.imshow(heatmap, extent=extent)
plt.tight_layout()  
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

首先，您通过调用创建两个单独的图形 plt.figure()，然后是 plt.subplots()（最后一个函数创建一个图形和一个轴数组）

然后您需要遍历您的轴，并在每个轴上绘制，而不是在每个循环中清除图形（这就是您使用 plt.clf() 所做的）

您可以使用plt.XXXX() 函数，但这些函数仅适用于“当前”轴，因此您必须在每次迭代时更改当前轴。否则，您最好使用Axes.set_XXXX() 函数，就像@yatu 的另一个答案一样。见here for more information。 fig, ax_lst = plt.subplots(2, 4, figsize=(12,8)) # 一个 2x4 轴网格的图形

letters = "ABCDEFGH"
for character,ax in zip(letters, ax_lst.flat):
    x = np.random.randn(4096)
    y = np.random.randn(4096)
    heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(64,64))
    extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

    # Plot heatmap
    plt.sca(ax) # make the ax object the "current axes"
    plt.title(character)
    plt.ylabel('y')
    plt.xlabel('x')
    plt.imshow(heatmap, extent=extent)
    plt.colorbar()
plt.show()

【讨论】：