Matplotlib：在一个图中创建多个子图

Question

我有一个数据框有列x1, x2, x3, x4, x5, x6, my_y。我正在为每个 xi ~ y 制作散点图，例如：

%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
my_df.plot(x='x1', y='my_y', kind = 'scatter', marker = 'x', color = 'black', ylim = [0, 10])

我对@9​​87654323@ 重复上述代码 6 次，以创建 6 个数字。我想知道是否可以用 6 个散点图制作一个图形？谢谢！

Answer 1

df = pd.DataFrame(
    np.random.randint(10, size=(5, 7)),
    columns='x1 x2 x3 x4 x5 x6 my_y'.split()
)

df

   x1  x2  x3  x4  x5  x6  my_y
0   0   8   3   2   7   5     8
1   0   6   2   5   8   4     9
2   4   7   1   2   6   4     5
3   8   5   4   0   5   7     4
4   5   6   0   1   8   7     2

---

选项1
使用来自axes 元素的scatter 方法。

fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(6, 4), sharex=True, sharey=True)
y = df.my_y.values
for i in range(6):
    axes[i//3, i%3].scatter(df.iloc[:, i].values, y)

fig.tight_layout()

---

选项 2
使用pandas.DataFrame.plot

fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(6, 4), sharex=True, sharey=True)
y = df.my_y.values
for i in range(6):
    df.plot(x='x' + str(i+1),
            y='my_y',
            kind='scatter',
            marker='x',
            color='black',
            ylim=[0, 10],
            ax=axes[i//3, i%3])

fig.tight_layout()

---

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没有sharex=True

fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(6, 4), sharey=True)
y = df.my_y.values
for i in range(6):
    df.plot(x='x' + str(i+1),
            y='my_y',
            kind='scatter',
            marker='x',
            color='black',
            ylim=[0, 10],
            ax=axes[i//3, i%3])

fig.tight_layout()