Python 绘制for循环中的所有变量

我想绘制

X\u train1\u raw

X_train1_raw.shape
(2039, 17)

根据：

n_splits = 5
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits = n_splits)

plt.figure(1)
index = 1
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(24,7))
plt.style.use('seaborn-white')
fig.suptitle('', fontsize=20)
fig.tight_layout()
for train_index, val_index in tscv.split(X_train1_raw):
    X_train1, X_val1 = prepare_data.fit_transform(X_train1_raw[train_index]), prepare_data.fit_transform(X_train1_raw[val_index])
    y_train1, y_val1 = prepare_data.fit_transform(y_train1_raw[train_index]), prepare_data.fit_transform(y_train1_raw[val_index])
    plt.subplot(510 + index)

    plt.plot(X_train1[:, 1])
    plt.plot([None for i in X_train1[:, 1]] + [x for x in X_val1[:, 1]])

    plt.plot(X_train1[:, 2])
    plt.plot([None for i in X_train1[:, 2]] + [x for x in X_val1[:, 2]])

    index +=1
plt.show();

导致

因此，只绘制第二个变量。当我将绘图命令指定给某些轴时，将导致空绘图：

fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(24,7))
(...)
for train_index, val_index in tscv.split(X_train1_raw):
    X_train1, X_val1 = prepare_data.fit_transform(X_train1_raw[train_index]), prepare_data.fit_transform(X_train1_raw[val_index])
    y_train1, y_val1 = prepare_data.fit_transform(y_train1_raw[train_index]), prepare_data.fit_transform(y_train1_raw[val_index])
    plt.subplot(510 + index)

    ax[0].plot(X_train1[:, 1])
    ax[0].plot([None for i in X_train1[:, 1]] + [x for x in X_val1[:, 1]])

    ax[1].plot(X_train1[:, 2])
    ax[1].plot([None for i in X_train1[:, 2]] + [x for x in X_val1[:, 2]])

    index +=1
plt.show();

导致

---

如何调整此设置以并行绘制所有变量？

我无法访问您的数据+我不在计算机旁测试它。下面是我的建议。我稍微修改了你的代码。请做必要的调整

使用plt.add_subplot（）

n_splits=5
tscv=时间序列分裂（n_分割=n_分割）
图=plt.图（图尺寸=（24,7））
索引=0
plt.style.use（'seaborn-white'））
对于列索引，tscv.split中的值索引（X列1原始）：
X_train1，X_val1=准备_数据。拟合变换（X_train1_原始[训练索引]），准备_数据。拟合变换（X_train1_原始[估值索引]）
y_train1，y_val1=准备_数据。拟合变换（y_train1_原始[训练索引]），准备_数据。拟合变换（y_train1_原始[估值索引]）
ax1=图add_子批次（5,2，索引*2+1）
ax1.绘图（X_列1[：，1]）
ax1.绘图（[X_列1[：，1]]中的i无）+[X_列1[：，1]]中的X的X为X）
ax2=图add_子批次（5,2，索引*2+2）
ax2.绘图（X_列1[：，2]）
ax2.绘图（[X_列1[：，2]]中的i无）+[X_列1[：，2]]中的X为X]
指数+=1
plt.show（）

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如果有任何错误，请告诉我。

您键入了“plt.子批次（510+索引）”。您是否检查了索引是否超过5？由于时间序列分割，索引停止在5