使用循环生成多个子图

Question

我想在一个小图表中显示每年每个月的所有平均温度。我的第一个问题是打印较冷（蓝色）和较暖（分别为红色）温度的图例，并为图表本身着色。 我的第二个问题与循环数据有关，最终出现以下错误： TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'tuple' and 'int'。年数不一定是偶数。我怎样才能在循环中很好地表示它？

我怎样才能把图表像下面的图片一样，包括彩色图例和图表。

我想要什么：

• 显示所有年份和每个月的所有平均温度
• 彩色图例和图表
• （不管是 matloblib 还是 seaborn）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
d = {'year': [2001, 2001, 2001, 2001, 
              2002, 2002, 2002, 2002],
     'month': [1, 2,3,4,
              1,2,3,4],
     'temperature': [10,20,15,20,
                     20,10,5,10]}
df = pd.DataFrame(data=d)

df.head()


fig, axs = plt.subplots(int(len(df.year.unique()) / 2), int(len(df.year.unique()) / 2))

for i in enumerate(df.year.unique()):
    for j in range(int(i/2)):
        for k in range(int(i/2)):
            month = df['month'].unique()
            temperature = df[df['year'] == i].groupby('month')['temperature'].mean().values
            axs[j][k].bar(month, temperature)
plt.show()
    

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'tuple' and 'int'

Answer 1

Seaborn 及其 facetgrid 集成地块让您走得很远。像这样在行和列中绘制年份就像使用 col="year", col_wrap=10 一样简单。

在 seaborn 中，我们更喜欢使用启用了 facetgrid 的绘图功能，因为它们很灵活，就像这个例子中的 catplot 所示。

这是一个示例，需要填写一些随机数据

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

years = np.arange(1990, 2022, 1).reshape((-1, 1))
months = np.array([5, 6, 7, 8]).reshape((1, 4))
years, months = (np.broadcast_arrays(years, months))

d = {'year': years.flatten(),
     'month': months.flatten(),
     'temperature': np.random.randint(0, 25, size=years.size),
    }
df = pd.DataFrame(data=d)



fg = sns.catplot(data=df, kind='bar', x='month', y='temperature', hue='temperature',
                 palette='Reds', col='year', col_wrap=10,
                 height=2, aspect=0.8, dodge=False, ci=None);
fg.set_titles(col_template="{col_name}");
fg.legend.remove()

# Hackily add a colorbar too
norm = plt.Normalize(df.temperature.min(), df.temperature.max())
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap="Reds", norm=norm)
sm.set_array([])

cax = fg.figure.add_axes([0.96, .12, .02, .8])
fg.figure.colorbar(sm, cax=cax);

fg 是我们可以用来访问各个轴并进行进一步调整的 facetgrid。所有轴都可以通过fg.axes 循环访问。

这里的绝对弱点是 seaborn 不支持按值连续着色（这是撰写本文时的未来项目，see this issue）。所以我们没有很好的色调插值，也没有自动连续的颜色条。

但是，我添加了一个颜色条解决方法 - 全部归功于 this answer。 必须说色调和颜色条并不完全同步。