Python 在matplotlib中以未知总数迭代添加子批次

我有一组嵌套字典，我正在为它们生成子图。我需要根据字典中的终端答案进行读取和过滤，然后根据字典树上的变量将结果绘制成图表。在某些情况下，树上的变量是用于切片其他数据集的索引：

for field in data.keys():
    if field.startswith('Header'):
        for subheading in data.get(field):
            for index, answer in data.get(field).get(subheading).get('Directory').items():
                if answer=='yes':
                   axes.plot(index, seconddataset[subheading]...

我希望为整个循环的每个迭代生成一个单独的子批，最好安排在一个列中（我对其他列有其他用途）。如果我知道从循环中得到的实例总数，那么我可以使用

plt.subplot（rows，columns）

并使用

axes[row，column].plot（…）

索引每个实例。当我尝试

fig.add_subplot

方法时，我不断得到以嵌套方式彼此重叠的子图-子图不会更新其位置以反映随着每次循环迭代而增长的图形

---

也许这是不好的代码实践，所以我也有一个版本，我只需在迭代字典时计算

'yes'

答案的数量，然后将该数字与上面的

plt.subplot（行、列）

策略一起使用，就可以获取条目的总数。要做到这一点，我必须编写条件嵌套循环，并对其进行第二次迭代（一次获取总循环，然后再次绘制子循环），但这似乎也是低效的

有时候写下你的问题会给你一个答案。我会把我的写在这里，以防有任何评论或类似的问题。当遍历嵌套字典时，除了计算/收集终端

答案

，我还收集稍后用于绘图的变量，将它们附加到列表中

for field in data.keys():
    if field.startswith('Header'):
        for subheading in data.get(field):
            for index, answer in data.get(field).get(subheading).get('Directory').items():
                if answer=='yes':
                    subheading_list.append(subheading)
                    index_list.append(index)

fig,axes = plt.subplots(len(index_list),3)
for i in range (0,len(index_list)):
    axes[i,0].plot(index_list[i], seconddataset[subheading_list[i]]...