for循环中的子图

Question

我想在循环中创建子图，但结果与我想象的不完全一样。我想在一个大图中散点图。数据来源于两个数据框DF 和dfr 的匹配列。 DF 和 dfr 具有相同数量的行列和索引。应排除两个数据框的前两列。

这是我的方法，但我得到i 图，每个图都有一个子图。我错过了什么？

        measurements = 9
        for i in range(2,measurements+1):
            try:
                x = DF.iloc[1:,i]
                y = dfr.iloc[1:,i]
        
                inds = ~np.logical_or(np.isnan(x), np.isnan(y))
                x = x[inds]
                y = y[inds]

                xy = np.vstack([x,y])
                z = gaussian_kde(xy)(xy)
                b, m = polyfit(x, y, 1)
                
                fig, ax = plt.subplots(measurements+1,facecolor='w', edgecolor='k')
                ax[i].scatter(x, y, c=z,  s=50, cmap='jet', edgecolor='', label=None, picker=True, zorder= 2)
                ax[i].plot(x, b + m * x, '-')
      
            except KeyError:
                continue
        plt.show()

目前我得到了几个地块，但我想要一个带有多个子地块的地块。

Answer 1

确实，您必须将fig, ax = plt.subplots() 排除在循环之外。

其他一些事情：

• 以这种方式设置edgecolor='' 可能会引发错误。将其移除，或添加特定颜色。
• 我确定在您的代码中使用try 和except KeyError 是否相关。每当请求 dict() 对象（使用格式 a = adict[key]）并且键不在字典中时，Python 都会引发 KeyError。也许是：x = x[inds]？如果是这样，我建议您在流程的早期进行此检查。

试试这个：

measurements = 9

fig, ax = plt.subplots(measurements+1, facecolor='w', edgecolor='k')

for i in range(2, measurements+1):
    try:
        x = DF.iloc[1:,i]
        y = dfr.iloc[1:,i]

        inds = ~np.logical_or(np.isnan(x), np.isnan(y))
        x = x[inds]
        y = y[inds]

        xy = np.vstack([x,y])
        z = stats.gaussian_kde(xy)(xy)
        b, m = np.polyfit(x, y, 1)
        ax[i].scatter(x, y, c=z,  s=50, cmap='jet', label=None, picker=True, zorder= 2)
        ax[i].plot(x, b + m * x, '-')
    except KeyError:
        # Temporarily pass but ideally, do something
        pass

plt.show()