如何使用 matplotlib 在单个页面上绘制多个绘图？

Question

我编写了一次打开 16 个数字的代码。目前，它们都作为单独的图表打开。我希望他们在同一页面上打开所有内容。不是同一个图表。我想要在单个页面/窗口上显示 16 个独立的图表。此外，由于某种原因，numbins 和 defaultreallimits 的格式不符合图 1。我需要使用 subplot 命令吗？我不明白为什么我必须这样做，但不知道我还能做什么？

import csv
import scipy.stats
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(16):
    plt.figure(i)
    filename= easygui.fileopenbox(msg='Pdf distance 90m contour', title='select file', filetypes=['*.csv'], default='X:\\herring_schools\\')
    alt_file=open(filename)    
    a=[]
    for row in csv.DictReader(alt_file):
        a.append(row['Dist_90m(nmi)'])
    y= numpy.array(a, float)    
    relpdf=scipy.stats.relfreq(y, numbins=7, defaultreallimits=(-10,60))
    bins = numpy.arange(-10,60,10)
    print numpy.sum(relpdf[0])
    print bins
    patches=plt.bar(bins,relpdf[0], width=10, facecolor='black')
    titlename= easygui.enterbox(msg='write graph title', title='', default='', strip=True, image=None, root=None)
    plt.title(titlename)
    plt.ylabel('Probability Density Function')
    plt.xlabel('Distance from 90m Contour Line(nm)')
    plt.ylim([0,1])

plt.show()

Answer 1

las3rjock 的答案（不知何故是 OP 接受的答案）是不正确的——代码无法运行，也不是有效的 matplotlib 语法；该答案没有提供可运行的代码，并且缺少OP在编写自己的代码来解决OP中的问题时可能会发现有用的任何信息或建议。

鉴于这是已接受的答案并且已经收到了几票赞成票，我认为需要进行一些解构。

首先，调用subplot不会不会给你多个图； subplot 被调用来创建单个图，以及创建多个图。另外，“改变plt.figure(i)”是不正确的。

plt.figure() （其中 plt 或 PLT 通常是 matplotlib 的 pyplot 库 导入并反弹为全局变量、plt 或有时是 PLT，如下所示：

from matplotlib import pyplot as PLT

fig = PLT.figure()

上面的行创建一个 matplotlib 图实例；然后为每个绘图窗口（非正式地认为包含单个子图的 x 和 y 轴）调用该对象的 add_subplot 方法（无论是一个子图还是多个子图）。一个页面），就像这样，

fig.add_subplot(111)

这个语法相当于

fig.add_subplot(1,1,1)

选择对您有意义的语法，

下面我列出了在一页上绘制两个图的代码，一个在另一个之上，格式是通过传递给 < 的参数完成的。 strong>add_subplot。请注意，第一个图的参数为 (211)，而 (212) ）对于第二个参数，

from matplotlib import pyplot as PLT

fig = PLT.figure()

ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot([(1, 2), (3, 4)], [(4, 3), (2, 3)])

ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.plot([(7, 2), (5, 3)], [(1, 6), (9, 5)])

PLT.show()

每个参数都是在页面上正确放置相应绘图窗口的完整规范

（同样，也可以用 3 编写） 。 -元组形式为 (2,1,1) 表示绘图窗口的两行和一列；第三位数字指定该特定子图窗口相对于其他子图窗口的顺序 - 在本例中，这是第一个图（将其放置在第 1 行），因此图号为 1，第 1 行第 1 列。

参数传递给第二次调用 add_subplot 与第一次的区别仅在于尾随数字（2 而不是 1，因为该图是第二个图（第 2 行，第 1 列）。

包含更多图的示例：如果您希望在 2x2 矩阵配置中在页面上绘制四个图，则可以调用 add_subplot 方法四次，并传入这四个参数 (221)、(222)、(223)，和 (224)，分别按此顺序在页面上的 10、2、8 和 4 点位置创建四个绘图。

请注意，四个参数中的每一个都包含两个前导 2——编码 2 x 2。配置，即两行和两列，

四个参数中的每一个中的第三个（最右边）数字编码 2 x 2 矩阵中特定绘图窗口的顺序 - 即，第 1 行第 1 列 (1)，第 1 行第 2 列 (2)、第 2 行第 1 列 (3)、第 2 行第 2 列 (4)。

Answer 2

由于这个问题是从 4 年前开始的，新的事物已经被实现，其中有一个 新函数plt.subplots非常方便：

fig, axes = plot.subplots(nrows=2, ncols=3, sharex=True, sharey=True)

其中axes是AxesSubplot对象的numpy.ndarray，非常方便只需使用数组索引 [i,j] 即可浏览不同的子图。

Answer 3

要回答您的主要问题，您需要使用 subplot 命令。我认为将 plt.figure(i) 更改为 plt.subplot(4,4,i+1) 应该可以。

Answer 4

这也有效：

for i in range(19):
    plt.subplot(5,4,i+1) 

它在一页上绘制总共 19 个图表。格式为 5 向下 4 横向..

Answer 5

@道格& FS.的回答是非常好的解决方案。我想分享 pandas.dataframe 上迭代的解决方案。

import pandas as pd
df=pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [4, 3], [2, 3]])
fig = plt.figure(figsize=(14,8))
for i in df.columns:
    ax=plt.subplot(2,1,i+1) 
    df[[i]].plot(ax=ax)
    print(i)
plt.show()

Answer 6

您可以使用方法add_subplot。例如，要创建 6 个 2 行 3 列的子图，您可以使用：

funcs = [np.cos, np.sin, np.tan, np.arctan]
x = np.linspace(0, 10, 100)

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))

# iterate over the function list and add a subplot for each function
for num, func in enumerate(funcs, start=1):  
    ax = fig.add_subplot(2, 2, num) # plot with 2 rows and 2 columns
    ax.plot(x, func(x))
    ax.set_title(func.__name__)

# add spacing between subplots
fig.tight_layout()

结果：