Python Matplotlib：为多个时间序列生成子地块

我有以下通过我正在构建的模拟随机生成的数据集：

出于调试目的，我希望能够以一系列小倍数查看这些数据。像这样：

我正试图使用matplotlib和pandas来实现这一点。以下是我的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages

def graph_file(f: str):
    """
    Graphs a single file of data
    and exports it as a pdf of separate charts.
    """

    data = pd.read_csv(f)
    header = data.columns

    fname = f[:-4] + '.pdf'

    with PdfPages(fname) as pdf:
        n = len(header)
        time: str = header[0]

        # Multiple charts on one page
        fig = plt.figure()
        for i in range(1, n):
            y: str = header[i]
            ax = fig.add_subplot()
            data.plot(x=time, y=y)
        pdf.savefig(bbox_inches='tight')

当我打开

.csv

文件并尝试使用Jupyter笔记本运行该功能时，我一次又一次地收到相同的弃用警告：

<ipython-input-5-0563709f3c08>:24: MatplotlibDeprecationWarning: Adding an axes using the same arguments as a previous axes currently reuses the earlier instance.  In a future version, a new instance will always be created and returned.  Meanwhile, this warning can be suppressed, and the future behavior ensured, by passing a unique label to each axes instance.
  ax = fig.add_subplot()

：24:MatplotLibDeprecation警告：使用与先前轴相同的参数添加轴当前将重用先前的实例。在将来的版本中，将始终创建并返回一个新实例。同时，通过向每个轴实例传递唯一的标签，可以抑制此警告，并确保将来的行为。
ax=图添加_子批次（）

生成的pdf文件不包含包含包含多个图形的单个页面（这是我希望在第一幅图像中看到的），而是包含单个图形的单个页面：

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我到底做错了什么？我非常感谢您提供的任何反馈。

这里有一个可以满足您需求的解决方案。它将csv文件读入数据框，并遍历数据框的列以绘制相应的子图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages

def graph_file(f: str):
    df = pd.read_csv(f)

    fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3)
    fig.set_size_inches(20, 10)
    fig.subplots_adjust(wspace=0.5)
    fig.subplots_adjust(hspace=0.5)

    fname = f[:-4] + '.pdf'
    with PdfPages(fname) as pdf:
        for col, ax in zip(df.columns[1:], axs.flatten()):
            ax.plot(df['time (days)'], df[col])
            ax.set(xlabel='time (days)', ylabel=col)
            ax.tick_params(axis='x', labelrotation=30)

        pdf.savefig(bbox_inches='tight')
        plt.show()

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这太完美了！非常感谢你。