在 Matplotlib 中循环创建子图？

Question

我正在使用这段代码，它一个接一个地提供漂亮的图（使用 IPython-notebook 和 Pandas）

for subsm in subsl:
    H7, subsm = sumsubdesc2(table, subsm)   
    ax1=H7.plot()
    plt.title('Rolling 4q mean %s'%(subsm))
    ax1.set_title('Rolling 4q mean %s'%(subsm))
    ax1.set_ylim(100000,600000)

我想将“2up”的地块一个接一个地排列，总共 3 行（5 个子图）无法弄清楚如何处理这个问题，因为所有子图示例似乎都是为了将​​数据或特定的地块和特定的网格位置。

所以我不知道如何创建主图，然后绘制多个标题为二合一的图（在本例中为 5 个）？

编辑第二行代码，因为我省略了函数调用；-(

Answer 1

这是你需要做的：

import math
import matplotlib.pylab as plt

nrows = int(math.ceil(len(subsl) / 2.))

fig, axs = plt.subplots(nrows, 2)

ylim = 100000, 600000
for ax, subsm in zip(axs.flat, subsl):
    H7, subsm = sumsubdesc2(table, subsm)
    H7.plot(ax=ax, title='Rolling 4q mean %s' % subsm)
    ax.set_ylim(ylim)

即使axs.size > len(subsl) 也能工作，因为在最短的迭代用完时会引发StopIteration。请注意，axs.flat 是 row-order 扁平化 axs 数组的迭代器。

要隐藏最后一个未显示的绘图，请执行以下操作：

axs.flat[-1].set_visible(False)

更一般地说，对于axs.size - len(subsl) 网格末尾的额外绘图：

for ax in axs.flat[axs.size - 1:len(subsl) - 1:-1]:
    ax.set_visible(False)

那个切片看起来有点粗糙，所以我会解释一下：

数组axs 有axs.size 元素。 axs 的扁平化版本的最后一个元素的索引是 axs.size - 1。 subsl 有 len(subsl) 元素，同样的推理也适用于最后一个元素的索引。但是，我们需要从 axs 的最后一个元素移回最后一个 plotted 元素，所以我们需要步进 -1。

Answer 2

我不确定，但我想你要问的是

# not tested
import math
import matplotlib.pylab as plt

Nrows = math.ceil(len(subsl) / 2.)
for i in range(len(subsl)):
    subsm = subsl[i]
    H7, subsm = sumsubdesc2(table, subsm) 
    plt.subplot(Nrows, 2, i+1)

    # do some plotting

    plt.title('Rolling 4q mean %s'%(subsm))

我不确定您所说的“标题为二合一”是什么意思。