通过循环和函数填充 matplotlib 子图

Question

我需要通过循环迭代绘制图形的子图；每次迭代都会调用另一个模块（=另一个 py 文件）中定义的函数，该函数绘制一对子图。这是我尝试过的 - 可惜不起作用：

1) 在循环之前，创建一个具有足够行数和 2 列的图形：

 import matplotlib.pyplot as plt     
 fig, axarr = plt.subplots(nber_rows,2)

2) 在循环内部，在迭代号 iter_nber 处，调用绘制每个子图的函数：

 fig, axarr = module.graph_function(fig,axarr,iter_nber,some_parameters, some_data)

3) 有问题的函数基本是这样的；每次迭代都会在同一行创建一对子图：

 def graph_function(fig,axarr,iter_nber,some_parameters, some_data):

     axarr[iter_nber,1].plot(--some plotting 1--)
     axarr[iter_nber,2].plot(--some plotting 2--)

     return fig,axarr

这不起作用。我最终在循环结束时得到一个空图。 我已经尝试了上述的各种组合，比如在函数的返回参数中只留下 axarr，但无济于事。显然我不明白这个数字及其子图的逻辑。

非常感谢任何建议。

Answer 1

您发布的代码似乎基本正确。正如@hitzg 所提到的，除了索引之外，您所做的一切看起来都非常不寻常。

但是，从绘图函数返回图形和轴数组没有多大意义。 （如果您需要访问图形对象，您始终可以通过ax.figure 获取它。）不过，将它们传入并返回它们不会改变任何东西。

这里有一个简单的示例，说明您正在尝试做的事情类型。也许它有助于消除一些困惑？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    nrows = 3
    fig, axes = plt.subplots(nrows, 2)

    for row in axes:
        x = np.random.normal(0, 1, 100).cumsum()
        y = np.random.normal(0, 0.5, 100).cumsum()
        plot(row, x, y)

    plt.show()

def plot(axrow, x, y):
    axrow[0].plot(x, color='red')
    axrow[1].plot(y, color='green')

main()