用于显示一个图形的 Python 子图

Question

当我使用子图时，尝试使用下面的子图只绘制一个图形，它会报错：

AttributeError: 'AxesSubplot' 对象没有属性 'flat'

fig, ax = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols,figsize=figsize)
for i, ax in enumerate(ax.flat):
    ax.plot(X, Y, color='k')

如果我想任意设置子图的个数怎么解决这个问题？ax.flat怎么容易理解？

Answer 1

代码只有一种情况

fig, ax = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols,figsize=figsize)
for i, ax in enumerate(ax.flat):
    ax.plot(X, Y, color='k')

无法按预期工作。这是给nrows = ncols = 1的。这是因为对于单个行和列，ax 是单个子图，而不是多个子图的数组。

要避免这个问题，并且能够在不知道nrows 和ncols 的情况下使用相同的代码，请使用squeeze=False 选项。这将确保ax 始终是一个数组，因此具有.flat 属性。为了更好地理解，请勿使用与坐标区本身相同的名称来调用坐标区数组。

fig, axs = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, squeeze=False, figsize=figsize)
for i, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.plot(X, Y, color='k')

Answer 2

flat 是numpy 数组的一个属性，它返回一个迭代器。例如，如果你有一个这样的二维数组：

import numpy as np
arr2d = np.arange(4).reshape(2, 2)
arr2d
# array([[0, 1],
#        [2, 3]])

flat 属性提供了一种方便的方式来遍历此数组，就像它是一维数组一样：

for value in arr2d.flat:
    print(value)
# 0
# 1
# 2
# 3

您还可以使用flatten 方法展平数组：

arr2d.flatten()
# array([0, 1, 2, 3])

所以回到你的问题，当你指定时：

• ncols 到 1 和 nrows 到大于 1 的值或相反，您将获得一维 numpy 数组中的轴，在这种情况下，flat 属性返回相同的数组。
• ncols 和 nrows 的值都大于 1，您将获得二维数组中的坐标区，在这种情况下，flat 属性返回扁平数组。
• ncols 和 nrows 都为 1，您将获得没有 flat 属性的坐标区对象。

因此，一个可能的解决方案是每次都将您的 ax 对象转换为 numpy 数组：

fig, ax = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=figsize)

ax = np.array(ax)
for i, axi in enumerate(ax.flat):
    axi.plot(...)

Answer 3

当您使用命令fig,ax=plt.subplots() 创建一组具有多行/多列的子图时，它会返回一个fig 和一个坐标轴列表ax。 ax 列表的形状是二维的（行、列）。这就是为什么在迭代ax 列表时需要将其展平为一维的原因。要访问特定轴，您需要行/列索引，例如，ax[r][c] 是第 (r+1) 行/第 (c+1) 列上的轴。索引从零开始。下面的工作代码演示了如何做到这一点。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

nrows,ncols = 3,2
figsize = [5,9]
X = np.random.rand(6)
Y = np.random.rand(6)

fig, ax = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=figsize)
for i, axi in enumerate(ax.flat):
    axi.plot(X, Y, color='k')
    rowid = i // ncols
    colid = i % ncols
    axi.set_title("row:"+str(rowid)+",col:"+str(colid))

# You can access the axes by row_id, col_id.
# Now let's plot on ax[row_id][col_id] of your choice
ax[0][1].plot(Y,X,color='red')    # plot 2nd line in red
ax[2][0].plot(Y,X,color='green')  # plot 2nd line in green

plt.tight_layout(True)
plt.show()

输出图：

Answer 4

您可以使用ax.ravel() 或ax.flatten()。下面是一个简单的例子

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(8, 6))

# for i, ax in enumerate(ax.flatten()):
for i, ax in enumerate(ax.ravel()):
    ax.plot([1,2,3], color='k')
plt.show()