在单个循环中绘制带有子图的多个图形

Question

我正在绘制两个图形，每个图形都有多个子图。我需要在一个循环中执行此操作。当我只有一个数字时，这是我所做的：

fig, ax = plt.subplots(nrows=6,ncols=6,figsize=(20, 20))
fig.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

for x in range(1,32):
    plt.subplot(6,6,x)
    plt.title('day='+str(x))
    plt.scatter(x1,y1)
    plt.scatter(x2,y2)
    plt.colorbar().set_label('Distance from ocean',rotation=270)
plt.savefig('Plots/everyday_D color.png')    
plt.close()

现在我知道当你有多个数字时你需要做这样的事情：

fig1, ax1 = plt.subplots()
fig2, ax2 = plt.subplots()

但我不知道如何在循环中绘制，每个子图都在它的位置（因为如果有两个数字，你不能继续做 plt.scatter）。请具体说明我需要做什么（关于是否fig1.scatter、ax1.scatter、fig.subplots_adjust、...最后如何保存关闭）

Answer 1

每个pyplot函数在面向对象中都有对应的方法API。如果你真的想同时遍历两个图形的轴，这看起来像这样：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = x2 = np.arange(10)
y1 = y2 = c = np.random.rand(10,6)

fig1, axes1 = plt.subplots(nrows=2,ncols=3)
fig1.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

fig2, axes2 = plt.subplots(nrows=2,ncols=3)
fig2.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

for i, (ax1,ax2) in enumerate(zip(axes1.flatten(), axes2.flatten())):
    ax1.set_title('day='+str(i))
    ax2.set_title('day='+str(i))
    sc1 = ax1.scatter(x1,y1[:,i], c=c[:,i])
    sc2 = ax2.scatter(x2,y2[:,i], c=c[:,i])
    fig1.colorbar(sc1, ax=ax1)
    fig2.colorbar(sc2, ax=ax2)

plt.savefig("plot.png") 
plt.show()   
plt.close()

这里你遍历了两个扁平轴数组，这样 ax1 和 ax2 就是 matplotlib axes to plot to. fig1 and fig2 are matplotlib figures (matplotlib.figure.Figure).

为了也获得索引，使用了enumerate。所以行

for i, (ax1,ax2) in enumerate(zip(axes1.flatten(), axes2.flatten())):
    # loop code

等同于

for i in range(6):
    ax1 = axes1.flatten()[i]
    ax2 = axes2.flatten()[i]
    # loop code

或

i = 0
for ax1,ax2 in zip(axes1.flatten(), axes2.flatten()):
    # loop code
    i += 1

写起来都比较长

此时您可能对以下事实感兴趣：尽管使用面向对象 API 的上述解决方案肯定更通用且更可取，但纯 pyplot 解决方案仍然是可能的。这看起来像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = x2 = np.arange(10)
y1 = y2 = c = np.random.rand(10,6)

plt.figure(1)
plt.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

plt.figure(2)
plt.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

for i in range(6):
    plt.figure(1)
    plt.subplot(2,3,i+1)
    sc1 = plt.scatter(x1,y1[:,i], c=c[:,i])
    plt.colorbar(sc1)

    plt.figure(2)
    plt.subplot(2,3,i+1)
    sc2 = plt.scatter(x1,y1[:,i], c=c[:,i])
    plt.colorbar(sc2)

plt.savefig("plot.png") 
plt.show()   
plt.close()

Answer 2

这是一个版本，展示了如何运行在两个不同的图形上绘制散点图。基本上，您引用使用 plt.subplots.

创建的轴

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1 = y1 = range(10)
x2 = y2 = range(5)

nRows = nCols = 6
fig1, axesArray1 = plt.subplots(nrows=nRows,ncols=nCols,figsize=(20, 20))
fig1.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)
fig1.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

fig2, axesArray2 = plt.subplots(nrows=nRows,ncols=nCols,figsize=(20, 20))
fig2.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)
fig2.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

days = range(1, 32)
dayRowCol = np.array([i + 1 for i in range(nRows * nCols)]).reshape(nRows, nCols)
for day in days:
    rowIdx, colIdx = np.argwhere(dayRowCol == day)[0]

    axis1 = axesArray1[rowIdx, colIdx]
    axis1.set_title('day=' + str(day))
    axis1.scatter(x1, y1)

    axis2 = axesArray2[rowIdx, colIdx]
    axis2.set_title('day=' + str(day))
    axis2.scatter(x2, y2)

    # This didn't run in the original script, so I left it as is
    # plt.colorbar().set_label('Distance from ocean',rotation=270)

fig1.savefig('plots/everyday_D1_color.png')
fig2.savefig('plots/everyday_D2_color.png')
plt.close('all')

当我从 post plt.colorbar() 中获取原始代码时出现错误，所以我在答案中将其遗漏了。如果您有一个例子说明 colorbar 是如何工作的，我们可以看看如何为两个数字实现这一点，但其余代码应该按预期工作！

请注意，如果 day every 没有出现在 dayRolCol 中，numpy 将引发错误，由您决定如何处理这种情况。此外，使用 numpy 绝对不是唯一的方法，只是我喜欢的一种方式 - 你真正需要做的就是找到一种方法 link 某个 day/plot 与 (x , y) 要绘制的轴的索引。

在单个循环中绘制带有子图的多个图形

Plotting on multiple figures with subplots in a single loop

python

plot

matplotlib

subplot