Как сделать несколько участков на одной странице с помощью matplotlib?

Question

Как сделать несколько участков на одной странице с помощью matplotlib?

Я написал код, который открывает 16 цифр сразу. В настоящее время все они открываются в виде отдельных графиков. Я бы хотел, чтобы они открывались все на одной странице. Не тот же график. Я хочу 16 отдельных графиков на одной странице/окне. Также по какой-то причине формат numbins и defaultreallimits не проходит мимо рисунка 1. Нужно ли мне использовать команду subplot? Я не понимаю, почему я должен был бы, но не могу понять, что еще я сделал бы?

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()

563 5

python numpy matplotlib

5 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

las3rjock · Accepted Answer · 2009-08-31 22:30:13

чтобы ответить на ваш главный вопрос, вы хотите использовать делянке. Я думаю, что меняется plt.figure(i) до plt.subplot(4,4,i+1) должны работать.

doug · Accepted Answer · 2016-08-15 10:57:03

ответ от las3rjock, который каким-то образом является ответом, принятым OP, неверен-код не запускается, и он не является допустимым синтаксисом matplotlib; этот ответ не содержит выполняемого кода и не содержит никакой информации или предложения о том, что OP может оказаться полезным при написании собственного кода для решения проблемы в OP.

учитывая, что это принятый ответ и уже получил несколько голосов, я полагаю, что небольшая деконструкция в порядке.

во-первых, вызов делянке тут не дать вам несколько участков;делянке вызывается для создания одного участка, а также для создания нескольких участков. Кроме того, " изменение plt.рисунок(я)" не является правильным.

plt.рисунок() (в котором plt или PLT обычно является matplotlib pyplot библиотека импортированный и отскок как глобальная переменная, plt или иногда PLT, как Итак:
from matplotlib import pyplot as PLT

fig = PLT.figure()
строка чуть выше создает экземпляр фигуры matplotlib; этот объект add_subplot метод затем вызывается для каждого окна построения (неофициально подумайте о оси x & y, содержащей один подзаголовок). Вы создаете (будь то только один или для нескольких на странице), Как так
fig.add_subplot(111)
этот синтаксис эквивалентен
fig.add_subplot(1,1,1)
выбрать тот, который имеет смысл для вас.

ниже я перечислил код для построения двух участков на a страница, одна над другой. Форматирование выполняется с помощью аргумента, переданного в add_subplot. Обратите внимание, что аргумент (211) для первого участка и (212) для второй.
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()
каждый из этих двух аргументов является полной спецификацией для правильного размещения соответствующих окон печати на странице.

211 (который опять же может быть написано в 3-кортеж форма as (2,1,1) означает из двух строк и один столбец окон участка; третья цифра указывает порядок этого конкретного окна подзаголовка относительно других окон подзаголовка-в этом случае это первый участок (который помещает его в строку 1), следовательно, номер участка 1, строка 1 col 1.

аргумент передается во второй вызов add_subplot, отличается от первого только конечной цифрой (2 вместо 1, потому что этот график является вторым сюжет (строка 2, столбец 1).

пример с большим количеством сюжетов: если вместо этого вы хотели четыре графики на странице, в конфигурации матрицы 2x2, вы должны вызвать метод add_subplot четыре раза, передавая эти четыре аргумента (221), (222), (223), и (224), чтобы создать четыре участка на странице в 10, 2, 8 и 4 часа, соответственно и в этом порядке.

обратите внимание, что каждый из четырех аргументов содержит два вывода 2-это кодирует конфигурацию 2 x 2, т. е. две строки и две колонки.

третья (самая правая) цифра в каждом из четырех аргументов кодирует порядок этого конкретного окна графика в матрице 2 x 2-т. е. строка 1 col 1 (1), строка 1 col 2 (2), строка 2 col 1 (3), строка 2 col 2 (4).

Saullo G. P. Castro · Accepted Answer · 2017-10-24 22:02:26

так как этот вопрос от 4 лет назад новые вещи были реализованы и среди них есть новая функция plt.subplots что очень удобно:
fig, axes = plot.subplots(nrows=2, ncols=3, sharex=True, sharey=True)
здесь axes это numpy.ndarray объектов AxesSubplot, что делает его очень удобным, чтобы пройти через различные подзаголовки только с помощью индексов массива [i,j].

FS. · Accepted Answer · 2010-01-14 16:51:37

Это также работает:
for i in range(19):
    plt.subplot(5,4,i+1) 
он строит 19 общих графиков на одной странице. Формат 5 и 4 по..

Pengju Zhao · Accepted Answer · 2017-09-22 13:41:35

@doug & FS.'s ответ очень хорошие решения. Я хочу поделиться решением для итерации на панд.фрейм данных.
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()