For 在 for 循环中配置 matplotlib 子图

Question

我正在尝试遍历 Pandas 数据框中的一些数据并绘制成不同的子图，但不太确定我做错了什么。

代码如下：

df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=1, sharex=True)
for i, col in enumerate(df2.columns):
    print(col)
    axes[i] = df2[col].plot(kind="box")

如何填充其他子图？

Answer 1

您需要将坐标轴作为参数传递给绘图函数。沿着这些线的东西：

df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=1, sharex=True)
for i, col in enumerate(df2.columns):
    print(col)
    df2[col].plot(kind="box", ax=axes[i])

在您的示例中，您正在重新定义“轴”的元素。相反，您定义一次轴，然后告诉绘图函数要使用哪个轴进行绘图。

Answer 2

有一种更简单的方法，您只需要使用选项 subplots=True 执行 df.plot，然后更改异常值，垂直 (layout=(4,1)):

df2.plot(kind='box',subplots=True, layout=(4,1), figsize=(8,8))
plt.show()

或者，如果您希望子图水平分布 (layout=(1,4))：

df2.plot(kind='box',subplots=True, layout=(1,4),figsize=(15,8))
plt.show()

最后，您可以通过以下方式将所有箱线图放在一起：

df2.plot(kind='box', figsize=(8,8))
plt.show()

有关如何使用 pandas 进行可视化的更多信息，请查看 documentation。

For 在 for 循环中配置 matplotlib 子图

For to configure matplotlib subplots within a for loop

python

matplotlib

pandas

subplot