Python 从一个脚本生成多个单独的图形

我正在处理一个大型数据集；完整的数据集需要相当长的时间来获取所有的x和y值，因此我尝试在每次运行时生成多个图。我试图生成完整数据集的两个图形以及每一行的图形

然而，我很难让它工作。我所做的一切都以完整的图形结束，完美地工作，然后是一系列不太独立的“独立”图形-第一个生成的图形只有一行，但第二个有第一行和第二行：图形没有正确地“清除”

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import seaborn as sns

groupFig = plt.figure(num=None, figsize=(10,10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') # Set up the group figure, for all of the data

df = pd.read_csv('cdk.csv') # Get the data

l = 0 # some counters
m = 0

for i in range(0,len(df.index)):
    rowKeys = df.iloc[i].keys()

    singleFig = plt.figure(num=None, figsize=(10,10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') # Set up the single figure, for each individual row of data. I put it in the loop thinking it might recreate it every time, but to no avail.
    ax2 = singleFig.add_subplot(111) # I think I need this to have multiple series on one graph

    x=[] # open array for x and y
    y=[]

    for j in range(0,len(df.iloc[i])): # for all the values in the row
        if rowKeys[j].startswith("Venus_Activity at") and pd.isnull(df.iloc[i][j]) == False: # Scrape rows that contain y data, but only if the data isn't NaN
            y.append(df.iloc[i][j]) # add y values to the array
            x.extend(re.findall('\d+\.?\d*', rowKeys[j])) # scrape only the number from the row, use it as x
            x = map(float,x) # but they have to be float in order to work later

    ax1.plot(x, y) # for each compound, plot into my group figure
    ax2.plot(x, y) # for each compound, plot into the single figure
    groupFig.savefig(r'Plot/cdk/Plot' + str(i) + '.png') # save each single figure individually
    # ax2.cla() # I want to clear the figure here, but it doesn't work. It wants plt.cla() but that effects both figures...

groupFig.savefig(r'Plot/cdk/CDK plot.png') # Save the completed group figure
plt.close() # clean up

数据是保密的，所以我不能分发。希望有人能在不需要的情况下帮我弄清楚该怎么做

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编辑：有趣的是，matplotlib弹出的“本机”绘图查看器为各个图形显示正确的图像。。。每个图形只有1个。但是，保存的图像在每个图形上都有多个绘图。

我认为您在使用面向对象的界面时存在一些缺陷，即绘图将转到哪个轴以及保存哪些图。以下是我复制基本想法的尝试：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

full_fig, full_ax = plt.subplots()
x = np.arange(5)

for i, color in zip(range(1, 4), sns.color_palette()):

    part_fig, part_ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(ylim=(0, 12)))
    y = x * i
    full_ax.plot(x, y, c=color)
    part_ax.plot(x, y, c=color)
    part_ax.set_title("Part %d" % i)
    part_fig.savefig("part_%d.png" % i)
full_ax.set_title("Full")
full_fig.savefig("full_png")

产生：

这似乎对我有用（这是我找到这篇文章时一直在寻找的）-

只要使用

plt.plot（x\u列表，y\u列表）
plt.show（）

然后使用

plt.plot（x_列表2，y_列表2）
plt.show（）

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你会没事的。

你确定这是你正在使用的逐字脚本吗？我认为在

groupFig.plot（x，y，color=color，…）

上会出现错误，因为matplotlib图形对象没有

plot

属性（至少在matplotlib 1.3上是这样）。您是对的。它们应该是ax1和ax2。我试过东西后忘了把它换回来。这确实管用。不过，我有点难以回到我的图表以前的样子。例如，这不再使用

plt.figure（num=None，figsize=（10,10），dpi=80，facecolor='w'，edgecolor='k'）

，如何重新实现大小和内容？x和y标签的问题相同。出于某种原因，

plt.xlabel（'uM component'）

只影响组图，而不影响单个组图。

f，ax=plt.subplot（）

只是

f=plt.figure（）的缩写；ax=f.add_子批次（111）

。您可以用更详细的方式来完成，也可以查看

子批

docstring以了解如何传递这些参数（应该直接或在

子批\u kw

字典中使用其中的大多数标签。对于标签，您还需要使用面向对象的接口，以便您可以控制它们的去向。例如，不要执行

plt.xlabel（）

，而是执行

full\u fig.set\u xlabel（）

。太好了！谢谢你的帮助。太好了，准确地回答了问题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(4,3))
plt.plot(list(x for x in range(1,50,5)), list(x*x for x in range(1,11)))

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(list(x for x in range(1,100,5)), list(x*x for x in range(1,21)))