Question

也许标题有误导性，否则有人会告诉我重复。但是，经过许多（许多）小时的浏览，我什么都没找到。我想绘制多个散点图，然后将它们合并为一些nrow和ncols的子图？

假设我们具有以下条件：

new_list=[]

for j in list(set(lala)):

df1 = df[df['Date'] == j]
df1.drop('Date', axis = 1, inplace = True)

df2 = df1.groupby('Z').mean()
df2.reset_index(inplace = True)

new_list.append(df2)

for j in range(0, len(new_list)):
plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80)
plt.scatter(new_list[j]['X'],new_list[j]['Y'])

让我解释一下它的作用；我创建了一个名为 new_list 的列表，该列表包含在for循环中构造的数据帧（由于需要全局方法，因此您可以忽略该构造）。之后，我为 new_list 中的每个数据框打印散点图（总数与 new_list 的元素数量一样多）。

因为打印输出的数量很多，所以我想在这些打印输出上创建子图，以使最终图像对眼睛更容易。

那么我该如何获取所有这些散点图，并将它们合并为一些nrow和ncols的子图？

Answer 1

假设您有4行和10列，则可以执行类似的操作（只是其中一种方法）。在这里flatten会向您返回40个轴对象（4 x 10）的列表，该对象在整个行中的顺序是：第一行先四列，然后第二行四列，依此类推。

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=10)

for i, ax in enumerate(axes.flatten()):
    ax.scatter(new_list[i]['X'],new_list[i]['Y'])

如果您不想使用enumerate，也可以使用以下

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=10)
ax = axes.flatten()

for j in range(0, len(new_list)):
    ax[j].scatter(new_list[j]['X'],new_list[j]['Y'])

在python中绘制多个图形

1 个答案: