标签: subplot

我有一个大小相等的 3x2 网格。我使用命令

plt.suptitle("Awesome title")     # (1)

在 6 个图上方有一个居中的标题。我使用命令

plt.title("Almost awesome title") # (2)

对于每个子图上方的特定标题。现在是棘手的部分：我想要在子图的第一行和第二行之间有一个居中的标题。将 (2) 的位置参数操作为 (1.1 , 1.0) 之类的值后，我似乎无法获得格式正确/格式良好的图形。

TL; DR：我想要一个附加的plt.suptitle("Title")，如下图所示：（photoshopped）

我如何基于多索引的一个级别从多索引的pandas DataFrame中做多个绘图？

我有一个模型的结果,在不同的场景中使用不同的技术,结果可能如下所示:

import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(abs(np.random.randn(12,4)),columns=[2011,2012,2013,2014])
df['scenario']=['s1','s1','s1','s2','s2','s3','s3','s3','s3','s4','s4','s4']
df['technology'=['t1','t2','t5','t2','t6','t1','t3','t4','t5','t1','t3','t4']
dfg=df.groupby(['scenario','technology']).sum().transpose()

dfg将拥有每年针对每种方案使用的技术.我想为每个分享图例的场景设一个子图.

如果我只是使用参数subplots = True,那么它会绘制所有可能的组合(12个子图)

dfg.plot(kind='bar',stacked=True,subplots=True)

基于这种反应,我更接近我所寻找的.

f,a=plt.subplots(2,2)

fig1=dfg['s1'].plot(kind='bar',ax=a[0,0])

fig2=dfg['s2'].plot(kind='bar',ax=a[0,1])

fig2=dfg['s3'].plot(kind='bar',ax=a[1,0])

fig2=dfg['s3'].plot(kind='bar',ax=a[1,1])

plt.tight_layout()

但结果并不理想,每个子情节都有不同的传说......这使得它很难阅读.必须有一种更简单的方法从多索引的数据帧中进行子图...谢谢!

EDIT1:Ted Petrou使用seaborn factorplot提出了一个很好的解决方案,但我有两个问题.我已经定义了一个样式,我宁愿不使用seaborn样式(一个解决方案可以改变seaborn的参数).另一个问题是我想使用堆积条形图,这需要相当多的额外调整.我可以用Matplotlib做类似的事吗？

目标：使用 for 循环生成 100 个条形图，并将输出显示为子图图像

数据格式：具有 101 列的数据文件。最后一列是 X 变量；剩下的 100 列是 Y 变量，针对这些变量绘制了 x。

所需输出：5 x 20 子图阵列中的条形图，如本示例图像所示：

当前方法：我一直在 seaborn 中使用 PairGrid，它生成一个 nx 1 数组：.

其中输入==数据帧；input3 == 调用列标题的列表：

for i in input3:
    plt.figure(i)
    g = sns.PairGrid(input,
             x_vars=["key_variable"],
             y_vars=i,
             aspect=.75, size=3.5)
    g.map(sns.barplot, palette="pastel")

有没有人有任何想法如何解决这个问题？

我正在绘制共享相同 x 轴的两个子图，但是当我绘制时，我只看到第二个子图上的 x 轴刻度。如何使两个子图上的 x-ticks 都可见？

此外，我想为两个子图设置 y 标签，但只有第二个可见。你能帮忙在两个子图上显示 y 标签吗？

下面是我的可重现代码。

#!/usr/bin/python3
import pandas as pd
desired_width = 1500
pd.set_option('display.width', desired_width)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


df = pd.DataFrame([{'DATETIME': '2017-09-29 01:00,', 'Population': 1000, 'Temp': 90, 'State': 'California'},
                   {'DATETIME': '2017-09-29 01:00,', 'Population': 2000, 'Temp': 70, 'State': 'Illinois'},
                   {'DATETIME': '2017-09-29 01:00,', 'Population': 3000, 'Temp': 50, 'State': 'Georgia'},
                   {'DATETIME': '2017-09-29 02:00,', 'Population': 2000, 'Temp': 40, 'State': 'California'},
                   {'DATETIME': '2017-09-29 02:00,', 'Population': 6000, 'Temp': 20, 'State': 'Illinois'},
                   {'DATETIME': '2017-09-29 …

我有一些图中的子图fig1,通过创建

ax = fig1.add_subplot(221)

然后,我通过每个子图绘制内容

im=ax.plot(x,y)

并通过添加一些轴标签

ax.set_xlabel('xlabel')

然后我想完全清除一个特定的子图,如何使用cla(),clf()或close()来清除matplotlib中的图？.然而问题是,ax.cla()并且ax.clear()似乎只清除了绘图中的数据,而没有移除轴,轴刻度标签等.另一方面plt.clf()清除整个图形.介于两者之间吗？类似clf的命令可以清除子图中的所有内容,包括轴标签？或者我只是以错误的方式使用命令？

将 seaborn 图形添加到子图中通常是通过在创建图形时传递 'ax'来完成的。例如：

sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True, cut=5, ax=ax)

但是，此方法不适用于seaborn.palplot，它可视化 seaborn 调色板。我的目标是创建一个不同调色板的图形，用于可扩展的颜色比较和演示。此图像粗略地显示了我正在尝试创建的图 [源]。

一个可能相关的答案描述了一种创建 seaborn 图形并将轴复制到另一个图形的方法。我一直无法将这种方法应用于 palplot 图形，并且想知道是否有一种快速的方法可以将它们强制转换为现有图形。

这是我的最小工作示例，现在仍在生成单独的数字。

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fig1 = plt.figure()
length, n_colors = 12, 50  # amount of subplots and colors per subplot
start_colors = np.linspace(0, 3, length)
for i, start_color in enumerate(start_colors):
    ax = fig1.add_subplot(length, 1, i + 1)
    colors = sns.cubehelix_palette(n_colors=n_colors, …