将 matplotlib 子图更改为单独的图

Question

我有gathered a code 可以根据多天的数据绘制图表。我有一个包含超过 40 天和 19k 时间戳的数据文件，我需要一个情节，每天一个。我希望 python 将它们生成为不同的图。

先生。 T 在提供代码方面帮助了我很多，但我无法管理代码以使其绘制单个图而不是全部在一个子图中。有人可以帮我解决这个问题吗？

图片显示当前输出：

我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
#read your data and create datetime index
df= pd.read_csv('test-februari.csv', sep=";") 
df.index = pd.to_datetime(df["Date"]+df["Time"].str[:-5], format="%Y:%m:%d %H:%M:%S")

#group by date and hour, count entries
dfcounts = df.groupby([df.index.date, df.index.hour]).size().reset_index()
dfcounts.columns = ["Date", "Hour", "Count"]
maxcount = dfcounts.Count.max()

#group by date for plotting
dfplot = dfcounts.groupby(dfcounts.Date)

#plot each day into its own subplot
fig, axs = plt.subplots(dfplot.ngroups, figsize=(6,8))

for i, groupdate in enumerate(dfplot.groups):
    ax=axs[i]
    #the marker is not really necessary but has been added in case there is just one entry per day
    ax.plot(dfplot.get_group(groupdate).Hour, dfplot.get_group(groupdate).Count, color="blue", marker="o")
    ax.set_title(str(groupdate))
    ax.set_xlim(0, 24)
    ax.set_ylim(0, maxcount * 1.1)
    ax.xaxis.set_ticks(np.arange(0, 25, 2))

plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 1

欢迎来到 Stackoverflow。

您可以动态创建图形并在每个循环中分别在其上绘制，而不是创建多个子图。最后同时显示所有这些。

for groupdate in dfplot.groups:
    fig = plt.figure()
    plt.plot(groupdate.Hour, groupdate.Count, color="blue", marker="o")
    plt.title(str(groupdate))
    plt.xlim(0, 24)
    plt.ylim(0, maxcount * 1.1)
    plt.xticks(np.arange(0, 25, 2))

plt.tight_layout()
plt.show()