matplotlib 的大量子图答案

【问题标题】：Large number of subplots with matplotlibmatplotlib 的大量子图
【发布时间】：2012-11-02 04:04:15
【问题描述】：

我想用 Python matplotlib 创建包含许多 (100) 个子图的图。我找不到合适的语法：

我想要类似的东西（这不起作用）

plt.subplot(10,10,i,X1, Y)

在 i 从 0 到 99 的循环中，然后

plt.show()

许多教程中都提供了语法，以应对只有少数子图的情况。那么，语法可以是

plt.close('all')
fig = plt.figure()

ax1 = plt.subplot(221)
ax2 = plt.subplot(223)
ax3 = plt.subplot(122)

example_plot(ax1)
example_plot(ax2)
example_plot(ax3)

plt.tight_layout()

code is from here.

对于我的问题，我想我不能使用相同的语法，因为我会使用 plt.subplot(10101) 等，我不明白。

你有解决办法吗？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python graphics plot matplotlib subplot

【解决方案1】：

这是一个完整的代码解决方案，它显示了事物是如何编号的，因为看起来人们仍然会来看这里：

columns = 10
rows = 4
fig, ax_array = plt.subplots(rows, columns,squeeze=False)
for i,ax_row in enumerate(ax_array):
    for j,axes in enumerate(ax_row):
        axes.set_title('{},{}'.format(i,j))
        axes.set_yticklabels([])
        axes.set_xticklabels([])
#         axes.plot(you_data_goes_here,'r-')
plt.show()

哪个输出这个来告诉你编号是如何工作的（我只做了 4 行而不是 10 以使图片更小，只需将“行”更改为 10 以获得 10 行子图）：

编号向您显示每个位置的 i 和 j 值，以便您可以在 matplotlib 子图数组中按照您想要的方式排列。这将在数组中包含您想要的任何布局的子图。

【讨论】：

我知道这很古老，但是如果您将行或列设置为 1，代码将失败，因为没有可迭代的内容。
@Mr.Fegur - 一个足够公平的点，尽管整个点显示了一个大数组。希望人们可以看到如何消除不需要的循环，如果他们愿意，你想要一个例子吗？
也许编辑您的答案以在 plt.subplots 中包含squeeze='False' 选项将使答案处理columns/row=1 的情况。
@Mr.Fegur - 已添加。我从来没有机会使用它，谢谢你指点我。整洁！
查看这里为所有子图设置一个色阶：stackoverflow.com/questions/13784201/…

【解决方案2】：

如果您尝试生成约 100 个子图，实际上您可能需要执行类似 this 的操作，这样运行速度会更快。您放弃了单独的轴标签，但有 100 个子图，除非您制作 huge 打印输出，否则您将无法读取标签。

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个：

fig, ax = plt.subplots(10, 10)

其中 ax 将在一个列表中包含一百个轴。

这是一个非常方便的功能，来自the docs：

Definition: plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, **fig_kw)
Create a figure with a set of subplots already made.

This utility wrapper makes it convenient to create common layouts of
subplots, including the enclosing figure object, in a single call.

【讨论】：

【解决方案4】：

你的例子几乎是正确的。请使用：

for i in range(100):
    ax = plt.subplot(10,10,i)
    ax.plot(...)

【讨论】：