在2d子图上循环，好像它是1-D

Question

我正在尝试使用子图绘制许多数据并且我没有遇到麻烦，但我想知道是否有一种方便的方法来执行此操作。

下面是示例代码。

import numpy as np    
import math 
import matplotlib.pyplot as plt

quantities=["sam_mvir","mvir","rvir","rs","vrms","vmax"
,"jx","jy","jz","spin","m200b","m200c","m500c","m2500c"
,"xoff","voff","btoc","ctoa","ax","ay","az"]

# len(quantities) = 21, just to make the second loop expression 
# shorter in this post.

ncol = 5
nrow = math.ceil(21 / ncol)

fig, axes = plt.subplots(nrows = nrow, ncols=ncol, figsize=(8,6))

for i in range(nrow):
    for j in range(((21-i*5)>5)*5 + ((21-i*5)<5)*(21%5)):
        axes[i, j].plot(tree[quantities[i*ncol + j]]) 
        axes[i, j].set_title(quantities[i*ncol + j])

此代码循环遍历2D子阵列，并在第21个图中停止，留下4个面板。 我的问题是，有没有内置的方法来完成这项任务？ 例如，制作2D子图数组并将数组“展平”为1D，然后通过0到20遍历1D数组。

第二个范围（）中的表达式非常难看。我不认为我会使用这段代码。 我认为琐碎的方法是计算图的数量，如果计数＆gt; 21。 但我只是想知道是否有更好的（或奇特的）方式。

Answer 1

不是使用plt.subplots提前创建子图，而是使用plt.subplot(nrows, ncols, number)创建它们。下面的小例子展示了如何做到这一点。它创建了一个3x3的绘图数组，只绘制了前6个。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nrows, ncols = 3, 3

x = np.linspace(0,10,100)

fig = plt.figure()    
for i in range(1,7):
    ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, i)
    ax.plot(x, x**i)

plt.show()

你可以通过plt.subplot(nrows, ncols, i)填写最后三个，但不要在那里调用任何阴谋（如果那是你想要的）。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nrows, ncols = 3, 3

x = np.linspace(0,10,100)

fig = plt.figure()    
for i in range(1,10):
    ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, i)
    if i < 7:
        ax.plot(x, x**i)

plt.show()

您可能也喜欢GridSpec的外观。

Answer 2

subplots返回一个轴对象的ndarray，你可以展平或拉扯它：

fig, axes = plt.subplots(nrows = nrow, ncols=ncol, figsize=(8,6))
for ax in axes.flatten()[:20]:
    # do stuff to ax