Question

是否有一种简单/干净的方法来迭代子图（如

）返回的轴数组

nrow = ncol = 2
a = []
fig, axs = plt.subplots(nrows=nrow, ncols=ncol)
for i, row in enumerate(axs):
    for j, ax in enumerate(row):
        a.append(ax)

for i, ax in enumerate(a):
    ax.set_ylabel(str(i))

甚至适用于nrow或ncol == 1。

我尝试了列表理解，如：

[element for tupl in tupleOfTuples for element in tupl]

但如果nrows或ncols == 1

，则会失败

Answer 1

ax返回值是一个numpy数组，我相信它可以重新整形，而不会复制数据。如果您使用以下内容，您将获得一个可以干净地迭代的线性数组。

nrow = 1; ncol = 2;
fig, axs = plt.subplots(nrows=nrow, ncols=ncol)

for ax in axs.reshape(-1): 
  ax.set_ylabel(str(i))

当ncols和nrows都为1时，这不成立，因为返回值不是数组;你可以把返回值变成一个数组，其中一个元素是一致的，虽然感觉有点像cludge：

nrow = 1; ncol = 1;
fig, axs = plt.subplots(nrows=nrow, ncols=nrow)
axs = np.array(axs)

for ax in axs.reshape(-1):
  ax.set_ylabel(str(i))

reshape docs。参数-1导致重塑推断输出的维度。

Answer 2

fig的{{1}}返回值包含所有轴的列表。要迭代图中的所有子图，您可以使用：

plt.subplots

这也适用于nrow = 2 ncol = 2 fig, axs = plt.subplots(nrow, ncol) for i, ax in enumerate(fig.axes): ax.set_ylabel(str(i))。

Answer 3

我不确定它何时添加，但现在有一个squeeze关键字参数。这样可以确保结果始终是2D numpy数组。将其转换为一维数组非常简单：

fig, ax2d = subplots(2, 2, squeeze=False)
axli = ax2d.flatten()

适用于任意数量的子图，不需要单斧的技巧，所以比接受的答案稍微容易一些（当时可能还不存在squeeze）。

Answer 4

Matplotlib在轴上有自己的展平功能。

为什么不尝试使用代码？

fig, axes = plt.subplots(2, 3)
for ax in axes.flat:
    ## do something with instance of 'ax'

Answer 5

TLDR； axes.flat是遍历轴的最Python方式

正如其他人指出的那样，plt.subplots（）的返回值是Axes对象的numpy数组，因此有大量内置的numpy方法用于展平该数组。在这些选项中， axes.flat 是最不详细的访问方法。此外，axes.flatten（）返回数组的副本，而axes.flat返回数组的迭代器。从长远来看，这意味着axes.flat将会更有效率。

偷@ Sukjun-Kim的例子：

fig, axes = plt.subplots(2, 3)
for ax in axes.flat:
    ## do something with instance of 'ax'

来源： axes.flat docs Matplotlib tutorial

Answer 6

这是一个好习惯：
例如，我们需要一组4 x 4的子图，这样我们就可以像下面这样：

rows = 4; cols = 4;
fig, axes = plt.subplots(nrows=rows, ncols=cols, figsize=(20, 16), squeeze=0, sharex=True, sharey=True)
axes = np.array(axes)

for i, ax in enumerate(axes.reshape(-1)):
  ax.set_ylabel(f'Subplot: {i}')

输出清晰美观。

matplotlib通过单个列表迭代子图轴数组

6 个答案: