matplotlib 通过单个列表迭代子图轴数组答案

【问题标题】：matplotlib iterate subplot axis array through single listmatplotlib 通过单个列表迭代子图轴数组
【发布时间】：2013-11-29 15:18:13
【问题描述】：

是否有一种简单/干净的方法来迭代由子图返回的轴数组，如

nrow = ncol = 2
a = []
fig, axs = plt.subplots(nrows=nrow, ncols=ncol)
for i, row in enumerate(axs):
    for j, ax in enumerate(row):
        a.append(ax)

for i, ax in enumerate(a):
    ax.set_ylabel(str(i))

它甚至适用于nrow 或ncol == 1。

我尝试过这样的列表理解：

[element for tupl in tupleOfTuples for element in tupl]

但如果nrows 或ncols == 1 会失败

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

ax 返回值是一个 numpy 数组，我相信它可以重新整形，而无需复制任何数据。如果您使用以下内容，您将获得一个可以干净地迭代的线性数组。

nrow = 1; ncol = 2;
fig, axs = plt.subplots(nrows=nrow, ncols=ncol)

for ax in axs.reshape(-1): 
  ax.set_ylabel(str(i))

这在 ncols 和 nrows 都为 1 时不成立，因为返回值不是数组；您可以将返回值转换为具有一个元素的数组以保持一致性，尽管它感觉有点像一个杂物：

nrow = 1; ncol = 1;
fig, axs = plt.subplots(nrows=nrow, ncols=nrow)
axs = np.array(axs)

for ax in axs.reshape(-1):
  ax.set_ylabel(str(i))

reshape docs。参数 -1 导致 reshape 推断输出的尺寸。

【讨论】：

对于nrow=ncol=1，您可以使用squeeze=0。 plt.subplots(nrows=nrow, ncols=nrow, squeeze=0) 始终为轴返回一个二维数组，即使两者都是一个。

【解决方案2】：

plt.subplots 的返回值 fig 包含所有轴的列表。要遍历图中的所有子图，您可以使用：

nrow = 2
ncol = 2
fig, axs = plt.subplots(nrow, ncol)
for i, ax in enumerate(fig.axes):
    ax.set_ylabel(str(i))

这也适用于nrow == ncol == 1。

【讨论】：

那么我们就不需要axs了吗？
这太简单了，太有用了！

【解决方案3】：

我不确定它是何时添加的，但现在有一个 squeeze 关键字参数。这样可以确保结果始终是 2D numpy 数组。将其转换为一维数组很容易：

fig, ax2d = subplots(2, 2, squeeze=False)
axli = ax2d.flatten()

适用于任意数量的子图，单斧没有技巧，所以比公认的答案要容易一些（也许当时squeeze 还不存在）。

【讨论】：

你的意思是ax2d.flatten() 在你的第二行吗？否则不清楚ax1d 引用的是什么。
@notlink 哦，是的，这更有意义

【解决方案4】：

Matplotlib 在轴上有自己的 flatten 函数。

你为什么不试试下面的代码？

fig, axes = plt.subplots(2, 3)
for ax in axes.flat:
    ## do something with instance of 'ax'

【讨论】：

.flat是numpy数组的一个属性，与matplotlib无关。
@ImportanceOfBeingErnest 感谢您纠正我的回答。我很困惑。

【解决方案5】：

TLDR; axes.flat 是最 Pythonic 的遍历轴的方式

正如其他人指出的那样， plt.subplots() 的返回值是一个 Axes 对象的 numpy 数组，因此有大量内置的 numpy 方法用于展平数组。在这些选项中，axes.flat 是最不冗长的访问方法。此外，axes.flatten() 返回数组的 copy，而 axes.flat 返回数组的迭代器。这意味着从长远来看，axes.flat 会更有效率。

窃取@Sukjun-Kim 的例子：

fig, axes = plt.subplots(2, 3)
for ax in axes.flat:
    ## do something with instance of 'ax'

来源： axes.flat docs Matplotlib tutorial

【讨论】：

【解决方案6】：

这是一个很好的做法：
例如，我们需要一组 4 x 4 的子图，因此我们可以像下面这样拥有它们：

rows = 4; cols = 4;
fig, axes = plt.subplots(nrows=rows, ncols=cols, figsize=(20, 16), squeeze=0, sharex=True, sharey=True)
axes = np.array(axes)

for i, ax in enumerate(axes.reshape(-1)):
  ax.set_ylabel(f'Subplot: {i}')

输出美观清晰。

【讨论】：