Python 将子地块映射到matplotlib中的轴

我想在matplotlib中有一个3乘3的子图。从这个代码开始，如何为每个子批次自动设置

行数

和

列数

的值

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=3, figsize=(15, 15))
    for i in range(9):
        data = np.loadtxt('data_%d.txt' %i) 
        axes[row_number][column_number].plot(data)

---

最简单的方法是枚举轴的展平阵列：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=3, figsize=(15, 15))
for i, ax in enuermate(axes.flat):
    data = np.loadtxt('data_%d.txt' %i) 
    ax.plot(data)

也许更普遍的做法是将文件对象全局化，并将它们映射到seaborn FaceGrid。这将允许您处理任意数量的文件，而无需计算轴栅格需要多少行。因为我不知道你的数据是什么样子，所以我假设了一些列名

从pathlib导入路径
从matplotlib导入pyplot
进口大熊猫
进口海运
datadir=路径（“~/location/of/your/data”）
data=pandas.concat([
pandas.read_csv（f，sep='\s+'，names=['ydata']）。赋值（source=str（f.name））
对于datadir.glob（'data.*.txt'）中的f
]，忽略_index=True）
fg=seaborn.FacetGrid（数据=data，col='source'，col\u wrap=3）
fg.map（pyplot.plot，y='ydata'）

最简单的方法是枚举轴的扁平阵列：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=3, figsize=(15, 15))
for i, ax in enuermate(axes.flat):
    data = np.loadtxt('data_%d.txt' %i) 
    ax.plot(data)

也许更普遍的做法是将文件对象全局化，并将它们映射到seaborn FaceGrid。这将允许您处理任意数量的文件，而无需计算轴栅格需要多少行。因为我不知道你的数据是什么样子，所以我假设了一些列名

从pathlib导入路径
从matplotlib导入pyplot
进口大熊猫
进口海运
datadir=路径（“~/location/of/your/data”）
data=pandas.concat([
pandas.read_csv（f，sep='\s+'，names=['ydata']）。赋值（source=str（f.name））
对于datadir.glob（'data.*.txt'）中的f
]，忽略_index=True）
fg=seaborn.FacetGrid（数据=data，col='source'，col\u wrap=3）
fg.map（pyplot.plot，y='ydata'）

不确定这是否是你的意思

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不确定这是否是你的意思

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对于枚举（axes.flat）中的i，ax

：@PaulH:我不知道这是如何工作的，但这确实是一个很好的解决方案！在循环中打印

i

和

ax

的值，在enumerate（axes.flat）中，i和ax的

值将变得清晰。

：@PaulH:我不知道这是如何工作的，但这确实是一个很好的解决方案！在循环中打印

i

和

ax

的值，最好直接迭代轴，这样就不必知道有多少个。最好直接迭代轴，这样就不必知道有多少个。