子图中的分页符？多个页面上的 Matplotlib 子图答案

【问题标题】：Pagebreak inside Subplot? Matplotlib subplot over mulitple pages子图中的分页符？多个页面上的 Matplotlib 子图
【发布时间】：2020-01-02 17:49:57
【问题描述】：

我想创建一个能够将多个图形绘制到一个 PDF 文件中的 python 程序，但是子图的数量是可变的。我已经这样做了，每页一张图。但是，由于我有时会得到大约 100 个地块，这些地块会进行大量滚动并且并没有真正清楚地显示出来。因此，我希望每页获得 5X4 个 subpltots。我已经为此编写了代码，整个代码很长，而且由于我对 pyhton 很陌生，所以对于知道该怎么做的人来说它看起来很糟糕，但是绘图部分看起来像这样：

rows = (len(tags))/5
fig = plt.figure()
count = 0    
for keyInTags in tags:
       count = count + 1
       ax = fig.add_subplot(int(rows), 5, count)
       ax.set_title("cell" + keyInTags)
       ax.plot(x, y_green, color='k')
       ax.plot(x, y_red, color='k')
       plt.subplots_adjust(hspace=0.5, wspace=0.3)
pdf.savefig(fig)

我的想法是我得到一个 PDF，其中绘制了所有“细胞”（用于生物学研究）。到目前为止，我编写的代码运行良好，但是如果我有超过 4 行的子图，我想做一个“pageprake”。在某些情况下，我在一页上有超过 21 行，这使得看不到任何东西。

那么，有没有解决方案，例如，告诉 Python 在 4 行后进行分页符？在有 21 行 id 的情况下，希望有 6 页具有漂亮可见图的页面。还是通过做 5x4 绘图然后以某种方式遍历文件来完成？如果有人可以提供一点帮助或提示，我会非常高兴。我在这里坐了 4 个小时，没有找到解决办法。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib subplot

【解决方案1】：

A.循环页面

您可以找出需要多少页 (npages) 并为每页创建一个新图形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages


tags = ["".join(np.random.choice(list("ABCDEFG123"), size=5)) for _ in range(53)]

N = len(tags)  # number of subplots
nrows = 5      # number of rows per page
ncols = 4      # number of columns per page

# calculate number of pages needed
npages = N // (nrows*ncols)
if N % (nrows*ncols) > 0:
    npages += 1

pdf = PdfPages('out2.pdf')

for page in range(npages):
    fig = plt.figure(figsize=(8,11))
    for i in range(min(nrows*ncols, N-page*(nrows*ncols))):
        # Your plot here
        count = page*ncols*nrows+i
        ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, i+1)
        ax.set_title(f"{count} - {tags[count]}")
        ax.plot(np.cumsum(np.random.randn(33)))
        # end of plotting

    fig.tight_layout()
    pdf.savefig(fig)

pdf.close()
plt.show()

B.循环数据

或者，您也可以循环遍历标签本身并在需要时创建一个新图形：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages


tags = ["".join(np.random.choice(list("ABCDEFG123"), size=5)) for _ in range(53)]

nrows = 5      # number of rows per page
ncols = 4      # number of columns per page

pdf = PdfPages('out2.pdf')

for i, tag in enumerate(tags):
    j = i % (nrows*ncols)
    if j == 0:
        fig = plt.figure(figsize=(8,11))

    ax = fig.add_subplot(nrows, ncols,j+1)
    ax.set_title(f"{i} - {tags[i]}")
    ax.plot(np.cumsum(np.random.randn(33)))
    # end of plotting
    if j == (nrows*ncols)-1 or i == len(tags)-1:
       fig.tight_layout()
       pdf.savefig(fig)

pdf.close()
plt.show()

【讨论】：

我现在用的是你的“B”版本，太棒了！万分感谢。我会玩弄它，因为我只想要绘制超过 40 个 x 值的数据。我认为在绘图之前选择数据。我们也得到了我想要被识别和标记的事件！无论如何，非常感谢:)

【解决方案2】：

您可以使用matplotlib的PdfPages，如下所示。

from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

pp = PdfPages('multipage.pdf')

x=np.arange(1,10)
y=np.arange(1,10)

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(211)
# ax1.set_title("cell" + keyInTags)
# ax1.plot(x, y, color='k')
# ax.plot(x, y_red, color='k')
ax2=fig.add_subplot(212)

pp.savefig(fig)

fig2=plt.figure()
ax1=fig2.add_subplot(321)
ax1.plot(x, y, color='k')
ax2=fig2.add_subplot(322)
ax2.plot(x, y, color='k')
ax3=fig2.add_subplot(313)

pp.savefig(fig2)

pp.close()

稍微玩一下这些子图的数字，这样你就会明白如何处理哪个图去哪里了。

【讨论】：