Python 在单个循环中使用子图在多个图形上绘图

我在两个图上绘图，每个图都有多个子图。我需要在一个循环内完成这项工作。当我只有一个数字时，我会这样做：

fig, ax = plt.subplots(nrows=6,ncols=6,figsize=(20, 20))
fig.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

for x in range(1,32):
    plt.subplot(6,6,x)
    plt.title('day='+str(x))
    plt.scatter(x1,y1)
    plt.scatter(x2,y2)
    plt.colorbar().set_label('Distance from ocean',rotation=270)
plt.savefig('Plots/everyday_D color.png')    
plt.close()

现在我知道，当你有多个数字时，你需要做这样的事情：

fig1, ax1 = plt.subplots()
fig2, ax2 = plt.subplots()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = x2 = np.arange(10)
y1 = y2 = c = np.random.rand(10,6)

fig1, axes1 = plt.subplots(nrows=2,ncols=3)
fig1.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

fig2, axes2 = plt.subplots(nrows=2,ncols=3)
fig2.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

for i, (ax1,ax2) in enumerate(zip(axes1.flatten(), axes2.flatten())):
    ax1.set_title('day='+str(i))
    ax2.set_title('day='+str(i))
    sc1 = ax1.scatter(x1,y1[:,i], c=c[:,i])
    sc2 = ax2.scatter(x2,y2[:,i], c=c[:,i])
    fig1.colorbar(sc1, ax=ax1)
    fig2.colorbar(sc2, ax=ax2)

plt.savefig("plot.png") 
plt.show()   
plt.close()

---

但是我不知道如何在循环中绘制，每个子图都在它的位置上（因为如果有两个图，你就不能继续做plt.scatter）。请具体说明我需要做什么（关于它是否为fig1.scatter、ax1.scatter、fig.subplot\u adjust，…以及如何在最后保存和关闭）

每个pyplot函数在面向对象的API中都有其相应的方法。如果确实要同时在两个图形的轴上循环，则如下所示：

fig1, ax1 = plt.subplots()
fig2, ax2 = plt.subplots()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = x2 = np.arange(10)
y1 = y2 = c = np.random.rand(10,6)

fig1, axes1 = plt.subplots(nrows=2,ncols=3)
fig1.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

fig2, axes2 = plt.subplots(nrows=2,ncols=3)
fig2.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

for i, (ax1,ax2) in enumerate(zip(axes1.flatten(), axes2.flatten())):
    ax1.set_title('day='+str(i))
    ax2.set_title('day='+str(i))
    sc1 = ax1.scatter(x1,y1[:,i], c=c[:,i])
    sc2 = ax2.scatter(x2,y2[:,i], c=c[:,i])
    fig1.colorbar(sc1, ax=ax1)
    fig2.colorbar(sc2, ax=ax2)

plt.savefig("plot.png") 
plt.show()   
plt.close()

---

在这里，您可以在两个展平轴阵列上循环，以便打印到

ax1

和

ax2

fig1

和

fig2

是matplotlib图（）

为了获得索引，还使用了枚举。那么这条线呢

for i, (ax1,ax2) in enumerate(zip(axes1.flatten(), axes2.flatten())):
    # loop code

在这里等于

for i in range(6):
    ax1 = axes1.flatten()[i]
    ax2 = axes2.flatten()[i]
    # loop code

或

这两个都是更长的写

此时，您可能会对以下事实感兴趣：尽管上述使用面向对象API的解决方案肯定更通用、更可取，但纯pyplot解决方案仍然是可能的。这看起来像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = x2 = np.arange(10)
y1 = y2 = c = np.random.rand(10,6)

plt.figure(1)
plt.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

plt.figure(2)
plt.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)

for i in range(6):
    plt.figure(1)
    plt.subplot(2,3,i+1)
    sc1 = plt.scatter(x1,y1[:,i], c=c[:,i])
    plt.colorbar(sc1)

    plt.figure(2)
    plt.subplot(2,3,i+1)
    sc2 = plt.scatter(x1,y1[:,i], c=c[:,i])
    plt.colorbar(sc2)

plt.savefig("plot.png") 
plt.show()   
plt.close()

---

这是一个显示如何在两个不同图形上运行散点图的版本。基本上，您可以参考使用

plt.subplot

创建的轴

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1 = y1 = range(10)
x2 = y2 = range(5)

nRows = nCols = 6
fig1, axesArray1 = plt.subplots(nrows=nRows,ncols=nCols,figsize=(20, 20))
fig1.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)
fig1.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

fig2, axesArray2 = plt.subplots(nrows=nRows,ncols=nCols,figsize=(20, 20))
fig2.subplots_adjust(hspace=.5,wspace=0.4)
fig2.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

days = range(1, 32)
dayRowCol = np.array([i + 1 for i in range(nRows * nCols)]).reshape(nRows, nCols)
for day in days:
    rowIdx, colIdx = np.argwhere(dayRowCol == day)[0]

    axis1 = axesArray1[rowIdx, colIdx]
    axis1.set_title('day=' + str(day))
    axis1.scatter(x1, y1)

    axis2 = axesArray2[rowIdx, colIdx]
    axis2.set_title('day=' + str(day))
    axis2.scatter(x2, y2)

    # This didn't run in the original script, so I left it as is
    # plt.colorbar().set_label('Distance from ocean',rotation=270)

fig1.savefig('plots/everyday_D1_color.png')
fig2.savefig('plots/everyday_D2_color.png')
plt.close('all')

当我从post

plt.colorbar（）

获取原始代码时，引发了一个错误，因此我在答案中忽略了它。如果您有一个示例，说明了

colorbar

的工作原理，我们可以看看如何实现这一点，但代码的其余部分应该按预期工作

---

请注意，如果

day

every未出现在

dayRolCol

numpy中，则会引发错误，由您决定如何处理该情况。此外，使用numpy绝对不是唯一的方法，只是一种我很熟悉的方法-你真正需要做的就是找到一种方法，将某一天/绘图与你想要绘图的轴的（x，y）索引相联系。

如果你回答一个已经有答案的问题，最好弄清楚你的答案有多大不同。仅仅有两次相同的解决方案是没有用的。另外，另一个答案显示了如何使用colorbar，因此我认为说“我们”可以看看它是如何工作的是没有意义的——如果你愿意，你自己也可以看看。谢谢你的回答。一个问题是axis1和axis2来自哪里。似乎与您之前介绍的AxeArray1没有任何联系（或者这只是一个错误）？@ImportanceOfBeingErnest您是对的，另一个答案出现在我写我的答案时，直到我看到它after@Drproctor

axis1

是从

axesArray1

创建的，如下所示：

axis1=axesArray1[rowIdx，colIdx]

<代码>axis2也是以类似的方式制作的，谢谢您的回答。我知道枚举基本上是在for循环中创建索引。那么ax1和ax2只是索引吗？您能解释一下本例中对象ax1、axes1和图1的类型吗？

ax1

和

ax2

是matplotlib轴<代码>枚举是在循环中获取索引的一种简单方法。也许有助于更好地理解枚举。我也更新了答案。