单个窗口中的多个绘图答案

【问题标题】：Mutiple plots in a single window单个窗口中的多个绘图
【发布时间】：2026-02-05 17:40:01
【问题描述】：

我需要在一个窗口中绘制许多这样的行（对于 a0 .. a128）。我已经在FacetGrid、PairGrid 和各处进行了搜索，但找不到。只有regplot 有类似的论点ax，但它不绘制直方图。我的数据是 128 个带有标签列 [0, 1] 的实值特征。我需要将我的 Python 代码中的图表作为 Linux 上的单独应用程序显示。

另外，有没有办法缩放这个直方图以显示 Y 上的相对值，这样右曲线就不会倾斜？

g = sns.FacetGrid(df, col="Result")
g.map(plt.hist, "a0", bins=20)

plt.show()

【问题讨论】：

有点不清楚你的环境和数据是什么样子的。使用 matplotlib 的子图很容易。 FacetGrid 可能会起作用，具体取决于您的数据框。关于您的规范化：matplotlib.hist 采用density=True，您也应该可以将其发布到 seaborn。
更新了答案。你有一个例子如何使用一些 FacetGrid 的子图吗？我没有通过 subplot 的轴。
据我所知，FacetGrid 应该替换 subplot（整个 subplot-thingy）。 编辑： 啊，你想要 FacetGrids 的子图……哎呀……查看文档。我认为 FacetGrid 是一个图形对象（不是轴对象！），你会遇到问题。
我只想要最短的解决方案，我认为可以使用 seaborn 完成。到目前为止，看起来它将是 numpy.histogram() 然后从任何库中手动绘制。
不需要使用 np.hist。只需用 plt.subplots 或任何其他函数构建一个网格，然后用 plt.hist 填充它们。我想如果您的数据框设置正确，FacetGrid 也可以这样做。但是关于你的任务的信息并不多。

标签： matplotlib seaborn

【解决方案1】：

只是一个使用 matplotlib 的简单示例。代码没有优化（丑陋，但简单的绘图索引）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 5

data = np.random.normal(size=(N*N, 1000))

f, axarr = plt.subplots(N, N)  # maybe you want sharex=True, sharey=True

pi = [0,0]
for i in range(data.shape[0]):
    if pi[1] == N:
        pi[0] += 1  # next row
        pi[1] = 0   # first column again

    axarr[pi[0], pi[1]].hist(data[i], normed=True)  # i was wrong with density;
                                                    # normed=True should be used

    pi[1] += 1

plt.show()

输出：

【讨论】：