通过循环和函数填充matplotlib子图
通过循环和函数填充matplotlib子图
提问于 2014-12-19 23:43:28
我需要通过循环迭代来绘制图形的子图；每次迭代都会调用另一个模块(=另一个py文件)中定义的函数，该模块将绘制一对子图。下面是我尝试过的方法--可惜不起作用：
1)在循环之前，创建一个行数足够、列数为2的图形：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axarr = plt.subplots(nber_rows,2)2)在循环内部，在迭代号iter_nber处，调用绘制每个子图的函数：
fig, axarr = module.graph_function(fig,axarr,iter_nber,some_parameters, some_data)3)所讨论的函数基本上是这样的；每次迭代在同一行上创建一对子图：
def graph_function(fig,axarr,iter_nber,some_parameters, some_data):
axarr[iter_nber,1].plot(--some plotting 1--)
axarr[iter_nber,2].plot(--some plotting 2--)
return fig,axarr这不起作用。我在循环的末尾得到了一个空的图形。我已经尝试了上面的各种组合，比如在函数的返回参数中只留下axarr，但都没有用。显然，我不明白这个数字和它的次要情节的逻辑。
非常感谢您的任何建议。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2014-12-19 23:56:37
您发布的代码似乎基本上是正确的。除了索引，正如@hitzg提到的那样，你所做的一切看起来都很不寻常。
但是，从绘图函数返回图形和轴数组没有多大意义。(如果需要访问figure对象，则始终可以通过ax.figure获取它。)不过，传递并返回它们并不会改变任何事情。
这里有一个听起来像是你想要做的事情的快速例子。也许这有助于消除一些困惑？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def main():
nrows = 3
fig, axes = plt.subplots(nrows, 2)
for row in axes:
x = np.random.normal(0, 1, 100).cumsum()
y = np.random.normal(0, 0.5, 100).cumsum()
plot(row, x, y)
plt.show()
def plot(axrow, x, y):
axrow[0].plot(x, color='red')
axrow[1].plot(y, color='green')
main()
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/27569306
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