Python 3.x 使用子图作为循环的迷你散射矩阵

我有一个25列的数据集，想检查散点图。我第一次看它是带着微笑的 Seaborn

scatterplot（）

但这太混乱了，而且有太多的图表无法解释所有这些。 因此，我想在所有列上迭代一个列。 我创建了这个简单的循环：

for col in ds_num.columns:
    plt.figure()
    sns.scatterplot(x='initial_term',y=col,hue='logo_renewal',data=ds_num)
    plt.show()

这是可行的，但它给了它一个柱状的形状。我希望它在每一行中绘制一些，所以我尝试了以下方法：

for idx, col in enumerate(ds_num.columns):
    fig = plt.figure(figsize=(20,16))
    ax[idx+1] = fig.add_subplot(5,5,idx+1)
    sns.scatterplot(x='initial_term',y=col,hue='logo_renewal',data=ds_num,ax=ax[idx])
    plt.show()

但现在我得到了TypeError:“AxeSubPlot”对象不支持项分配

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有什么建议吗？谢谢

在子地块的帮助下找到了答案：

fig, axs = plt.subplots(5,5,figsize=(20,20))
cols = ds_num.columns
for ax, col in zip(axs.flatten(),cols):
    sns.scatterplot(x='initial_term',y=col,hue='logo_renewal',data=ds_num,ax=ax,legend=False)
    plt.tight_layout()

注意，我删除了图例，因为它占用了太多的空间，这当然不是强制性的