标签: subplot

我想使用子图放置 3 个图。顶行有两个图，一个图将占据整个第二行。

我的代码在顶部两个图和下部图之间创建了间隙。我该如何纠正这个问题？

df_CI
Country China   India
1980    5123    8880
1981    6682    8670
1982    3308    8147
1983    1863    7338
1984    1527    5704

fig = plt.figure() # create figure

ax0 = fig.add_subplot(221) # add subplot 1 (2 row, 2 columns, first plot)
ax1 = fig.add_subplot(222) # add subplot 2 (2 row, 2 columns, second plot). 
ax2 = fig.add_subplot(313) # a 3 digit number where the hundreds represent nrows, the tens represent ncols 
                            # and the units represent plot_number.

# Subplot …

I\xc2\xb4ve 遇到以下问题，即我的颜色条覆盖了“打印”为 pdf 的纸质子图。

代码示例：

import numpy as np\n\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\nimport pandas as pd\n\nif __name__ == \'__main__\':\n\n    titles = np.random.uniform(low=1, high=11, size=(1,10))\n    temp = np.random.uniform(low=23, high=200, size=(10,10))\n    ctf0102 = np.random.uniform(low=23, high=200, size=(10,10))\n    ctf03 = np.random.uniform(low=23, high=200, size=(10,10))\n\n    fig = plt.figure(figsize=(11.69,8.27), dpi=100)\n\n    for num in range(len(titles)):\n\n        ax = fig.add_subplot(3,4,num)\n\n        im = ax.scatter(ctf03[1:,num], ctf0102[:,num], 12, temp[:,num], cmap=\'magma\')\n\n        ax.set_title(titles[num])\n\n\n    fig.text(0.5, -0.00, \'...\', ha=\'center\', fontsize=16)\n\n    fig.text(-0.00, 0.5, \'...\', va=\'center\', rotation=\'vertical\', fontsize=16)\n\n    cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7])\n    fig.colorbar(im, cax=cbar_ax)\n\n    plt.tight_layout(pad=2)\n\n    fig.savefig("example.pdf", …

我正在使用 matplotlib 绘制图表。当我使用以下代码在同一个图表中绘制它时：

def draw0(x, ys, labels):


    plt.suptitle("big title")

    i =0
    for y in ys:
        plt.plot(x, y, label=labels[i])
        plt.scatter(x, y)  # dots
        plt.xticks(range(1, max(x) + 1))
        plt.grid(True)
        i+=1

    plt.figlegend(loc="upper left")

    plt.show()

    return

x = [1,2,3,4,5]
y1 = [1,3,5,7,9]
y2 = [10,30,50,70,90]
y3 = [0.1,0.3,0.5,0.7,0.9]

draw0(x, [y1, y2, y3], ["chart1", "chart2", "chart3"])

一切正常。 一个窗口中的图表 但我需要每个图表都位于单独的子图上。

我正在尝试这样做：

def draw11(x, ys, labels):

    plt.figure()

    plt.suptitle("big title")

    i =0
    for y in ys:
        if i == 0:
            ax = plt.subplot(len(ys),1, i+1)
        else:
            plt.subplot(len(ys), 1, i …

我正在尝试旋转每个子图的 x 轴标签。这是我的代码：

fig.set_figheight(10)
fig.set_figwidth(20)
ax.set_xticklabels(dr_2012['State/UT'], rotation = 90)

ax[0, 0].bar(dr_2012['State/UT'], dr_2012['Primary Total'])
ax[0, 0].set_title('Dropout Ratios 2012-2013 (Primary)')

ax[0, 1].bar(dr_2012['State/UT'], dr_2012['Upper Primary Total'])
ax[0, 1].set_title('Dropout Ratios 2012-2013 (Upper Primary)')

ax[1, 0].bar(dr_2012['State/UT'], dr_2012['Secondary Total'])
ax[1, 0].set_title('Dropout Ratios 2012-2013 (Secondary)')

ax[1, 1].bar(dr_2012['State/UT'], dr_2012['HS Total'])
ax[1, 1].set_title('Dropout Ratios 2012-2013 (HS)')

平常的事情似乎都不适合我。我尝试过 ax.set_xticklabels 和 ax.tick_params。我还尝试使用 ax.get_xticklabels 循环遍历刻度，但即使这样也不起作用。它总是给我这个错误 -

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'set_xticklabels'/'get_xticklabels'/'tick_params'

我很茫然。为什么它不起作用？

如何为子图中的所有直方图添加全局图例？

下面的代码模仿了一些数据，我希望在图中的某处有一个全局图例。我正在底部思考，但会考虑更好的答案。它可以左对齐、居中或分散。

我如何添加全球图例？我尝试按照此处的fig.legend((v1, v2, v3), ('v1', 'v2', 'v3'), 'lower left')建议使用，但我认为这不适用于直方图。

使用Python 3.8

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
%matplotlib inline

v1=[3,1.1,2,5.2,4.9,2.6,3,0.5]
v2=[6.1,5.2,9.5,4.5]
v3=[0.1,1.4,0.5,1.2]

fig, axes = plt.subplots(4,2, figsize=(6.5,4.0), constrained_layout=True)
fig.suptitle('suptile')

mybins = [0,3,6,9,12]
mylist = [0,1,4,7]
for ii, ax in enumerate(axes.flat):
    if ii in mylist:
        data = [v1,v2,v3]
        colors = ['blue', 'red', 'green']
        labels = ['v1', 'v2', 'v3']
    else:
        data = [v1,v2]
        colors = ['blue', 'red']
        labels = ['v1', 'v2']
    ax.hist(data, color=colors,edgecolor='black', alpha=0.5,
            density=False, cumulative=False, …

我正在用Python学习乳腺癌分类数据集。我正在尝试为每个特征绘制直方图，如何将这些直方图分为三组？就像下面的截图一样：

我想要实现的目标

这是我使用的代码：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer  # sample data
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = load_breast_cancer()

# Turn the feature data into a dataframe
df = pd.DataFrame(data.data, columns = data.feature_names)

# Add the target columns, and fill it with the target data
df["target"] = data.target

# display(df.head())
   mean radius  mean texture  mean perimeter  mean area  mean smoothness  mean compactness  mean concavity  mean concave points  mean symmetry  mean fractal dimension  radius error …

正如标题所说,我正在尝试将网格函数的2变量切片(例如.jpg)保存为子图.我想使用.m文件执行此操作,因为我有许多图表要生成.我已经弄清楚如何在他们自己的数字上绘制视图,但我不能让他们正确地绘制成图中的子图.说明我的意思:

以下是各个图的输出:

3D网格:3D MATLAB网格图
XY视图:XY MATLAB网格视图
YZ视图:YZ MATLAB网格视图
XZ视图:XZ MATLAB网格视图

这是我的绘图代码(不工作):

%Ambiguity Surface
fid = figure(fnum);
    axes1 = axes('Parent',fid);
    view(axes1,[-62.5 28]);
    grid(axes1,'on');
    hold(axes1,'all');
    msh = mesh(taux,fdy,z,'Parent',axes1);
    xlabel ('Delay - seconds');
    ylabel ('Doppler - Hz');
    zlabel ('Ambiguity function (Normalized Magnitude-Squared)');
    fname = strcat(name,' (Ambiguity Function z(\tau;F_d))');
    title(fname);
    cb = colorbar('peer',axes1);
    set(get(cb,'ylabel'),'String','Magnitude-Squared (dB)');
    hold off;
    printFig(fid,fnum,sname)
    fnum = fnum + 1;

%Ambiguity Slices
fid = figure(fnum);
    hold all;
    subplot(2,1,1);
        axes1 = axes();
        grid(axes1,'on');
        view(axes1,[90 0]);
        msh = mesh(taux,fdy,z); …

与我们在 MATLAB 中使用 subplot 命令在单个图中绘制多个图类似，如何使用 Simulink 在同一图中绘制不同的图？

笔记：

• 我不是在问多重绘图，我已经知道如何使用向量连接+范围来做到这一点，但它给了我压倒性的绘图。我无法找到一种方法可以为每个函数提供单独的子图。

有什么帮助吗？

我正在使用subplots函数将 8 列绘制成一个图形。然而，它显示

“IndexError：数组的索引太多”

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style

df = pd.read_csv('XXXX', encoding='utf-8')

num = 0

for dim in ['A','B','C','D','E','F','G','H']:
    fig, axes = plt.subplots(nrows=8, ncols=1)
    df[dim].plot(ax=axes[num,0])
    plt.xlabel(dim)
    num += 1

plt.show()

我有一个子图（箱线图），如下所示：

是否可以删除图中的网格线？

干杯:)

我有一个只包含数字列的pandas数据框，并且我正在尝试为所有功能创建单独的直方图

ind group people value value_50
 1      1    5    100    1
 1      2    2    90     1
 2      1    10   80     1
 2      2    20   40     0
 3      1    7    10     0
 3      2    23   30     0

但是在我的现实生活数据中有50多个列，如何为所有列创建单独的图

我试过了

df.plot.hist( subplots = True, grid = True)

它给了我一个重叠的不清楚的情节。

如何使用pandas subplots = True排列它们。下面的示例可以帮助我获取（2,2）网格中四列的图形。但对于所有50列来说，这都是一个漫长的方法

fig, [(ax1,ax2),(ax3,ax4)]  = plt.subplots(2,2, figsize = (20,10))

我需要添加两列和多行的子图。行不会固定，但对于一列，我想从一个数据集创建seaborn线图，对于第二列，我想为另一个数据集创建seaborn线图。

我已经尝试过以下但不起作用。

tips = sns.load_dataset("tips")
dataset2=tips


days = list(tips.drop_duplicates('day')['day'])
ggpec = gridspec.GridSpec(len(days ), 2)
axs = []
for i,j in zip(days,range(1,len(days)+1)):
    fig = plt.figure(figsize=(20,4),dpi=200)
    palette = sns.color_palette("magma", 2)
    chart = sns.lineplot(x="time", y="total_bill",
                      hue="sex",style='sex',
                      palette=palette, data=tips[tips['day']==i])
    chart.set_xticklabels(
        chart.get_xticklabels(), 
        rotation=90, 
        minor=True,
        verticalalignment=True,
        horizontalalignment='right',
        fontweight='light',
        fontsize='large'
    )

    plt.title("Title 1",fontsize=18, fontweight='bold')

    fig2 = plt.figure(figsize=(20,5),dpi=200)
    palette = sns.color_palette("magma", 2)
    chart = sns.lineplot(x="time", y="total_bill",
                      hue="sex",style='sex',
                      palette=palette, data=dataset2[dataset2['day']==i])
    chart.set_xticklabels(
        chart.get_xticklabels(), 
        rotation=90, 
        minor=True,
        verticalalignment=True,
        horizontalalignment='right',
        fontweight='light',
        fontsize='large'
    )
    plt.title("Title 2",fontsize=18, fontweight='bold')
plt.show()

我试图将 Seaborn 基于时间的热图放置在条形图的顶部，指示每个箱/时间范围内的患者数量。我可以成功制作单独的热图和条形图，但将两者结合起来却无法按预期工作。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt

# Mock data
patient_counts = [650, 28, 8]
missings_df = pd.DataFrame(np.array([[-15.8, 600/650, 580/650, 590/650],
                                     [488.2, 20/23, 21/23, 21/23],
                                     [992.2, 7/8, 8/8, 8/8]]),
                           columns=['time', 'Resp. (/min)', 'SpO2', 'Blood Pressure'])
missings_df.set_index('time', inplace=True)

# Plot heatmap
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(26, 16), sharex=True, gridspec_kw={'height_ratios': [5, 1]})
sb.heatmap(missings_df.T, cmap="Blues", cbar_kws={"shrink": .8}, ax=ax1, xticklabels=False)
plt.xlabel('Time (hours)')

# Plot line graph under heatmap to …