尝试使用 plt.subplot 一起绘制多个条形图答案

【问题标题】：Trying to plot multiple bar charts together using plt.subplot尝试使用 plt.subplot 一起绘制多个条形图
【发布时间】：2019-10-09 23:03:31
【问题描述】：

我创建了三个条形图。我想使用非常流行的 fig, ax = plt.subplots 函数将它们全部绘制在一起。我无法让它们正确绘制在一起，但是当我分别运行下面的每一行时，我可以让它们单独显示

ax1 = buyreturns['return30'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return30'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}))
ax2 = buyreturns['return60'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return60'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}))
ax3 = buyreturns['return90'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return90'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}), legend = x)

我想使用 fig, ax = plt.subplots 函数让这些显示在彼此之上。

我尝试了以下代码，返回的视觉效果是所有三个条形图的合并，请参见下面的第一张图片

fig, (ax1, ax2, ax3) =  plt.subplots(3, 1, sharex=False, sharey= False, figsize=(24,16)) 

ax1 = buyreturns['return30'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return30'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}))
ax2 = buyreturns['return60'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return60'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}))
ax3 = buyreturns['return90'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return90'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}), legend = x)

plt.show()

我也尝试过以下代码，它返回第二张图片中的内容。

fig, (ax1, ax2, ax3) =  plt.subplots(3, 1, sharex=False, sharey= False, figsize=(24,16)) 

ax1.bar(len(buyreturns), buyreturns['return30'], bar_width, color=(buyreturns['return30'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}))
ax2.bar(len(buyreturns), buyreturns['return60'], bar_width, color=(buyreturns['return60'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}))
ax3.bar(len(buyreturns), buyreturns['return90'], bar_width, color=(buyreturns['return90'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}))

plt.show()

任何有关如何解决这些问题并返回 3 个条形图的意见都会很棒！谢谢

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot bar-chart subplot

【解决方案1】：

在对plot()的调用中使用ax=<the reference to your axes>

fig, (ax1, ax2, ax3) =  plt.subplots(3, 1, sharex=False, sharey= False, figsize=(24,16)) 

buyreturns['return30'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return30'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}), ax=ax1)
buyreturns['return60'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return60'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}), ax=ax2)
buyreturns['return90'].plot.bar(grid=True, color=(buyreturns['return90'] > 0).map({True: 'g', False: 'r'}), ax=ax3)

【讨论】：

另外，删除ax1 = ... 分配。如果您知道它的作用（它将相同的轴对象重新分配给变量）是无害的，但我怀疑 OP 提出了这个问题，因为他们不知道并且以某种方式认为它会控制所选轴。

【解决方案2】：

类似于 Diziet 的回答，但更程序化：

fig, axes =  plt.subplots(3, 1, sharex=False, sharey= False, figsize=(24,16)) 

# range(30,91,30) represents (30,60,90)
for i, ax in zip(range(30,91,30), axes):
    col_name = f'return{i}'
    colors = (buyreturns[col_name] > 0).map({True: 'g', False: 'r'})
    buyreturns[col_name].plot.bar(grid=True, 
                                  color=colors,
                                  ax=ax)

plt.show()

【讨论】：

很受欢迎，谢谢。你能解释一下范围'范围（30,91,30）代表（30,60,90）'吗？
即for i in range(30,91,30) 将循环覆盖i=30, 60, 90。