Question

如果您尝试了解错误消息，则以下信息可能是多余的。请首先阅读the answer 通过 @ user707650 。

使用MatPlotLib，我想要一个可推广的脚本，它可以从我的数据中创建以下内容。

包含 a 子图的窗口，以便每列有 b 子图。我希望能够更改 a 和 b 的值。

如果我有 2a 子图的数据，我想要2个窗口，每个窗口都有前面描述的＆＃34; a 根据 b 每个子列的子图排列的子图＆＃34;。

我正在绘制的x和y数据是存储在np.arrays中的浮点数，结构如下：

所有绘图的x数据始终相同，长度为5。

 'x_vector': [0.000, 0.005, 0.010, 0.020, 0.030, 0.040]

所有绘图的y数据都存储在 y_vector 中，其中第一个绘图的数据存储在索引0到5中。第二个绘图的数据存储在索引6到11.第三个情节得到12-18，第四个得到19-24，依此类推。

总的来说，对于这个数据集，我有91个图（即91 * 6 = 546个值存储在y_vector中）。

尝试：

import matplotlib.pyplot as plt

# Options:
plots_tot = 14 # Total number of plots. In reality there is going to be 7*13 = 91 plots.
location_of_ydata = 6 # The values for the n:th plot can be found in the y_vector at index 'n*6' through 'n*6 + 6'.
plots_window = 7 # Total number of plots per window.
rows = 2 # Number of rows, i.e. number of subplots per column.

# Calculating number of columns:
prim_cols = plots_window / rows
extra_cols = 0
if plots_window % rows > 0:
    extra_cols = 1
cols = prim_cols + extra_cols

print 'cols:', cols
print 'rows:', rows

# Plotting:
n=0
x=0
fig, ax = plt.subplots(rows, cols)
while x <= plots_tot:
    ax[x].plot(x_vector, y_vector[n:(n+location_of_ydata)], 'ro')
    if x % plots_window == plots_window - 1:
        plt.show() # New window for every 7 plots.
    n = n+location_of_ydata
    x = x+1

我收到以下错误：

cols: 4
rows: 2
Traceback (most recent call last):
  File "Script.py", line 222, in <module>
    ax[x].plot(x_vector, y_vector[n:(n+location_of_ydata)], 'ro')
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'plot'

Answer 1

如果您只需打印private DotView getChildForTouch(TableLayout table, float x, float y) { final int childWidth = ((TableRow) table.getChildAt(0)) .getChildAt(0).getWidth(); final int childHeight = ((TableRow) table.getChildAt(0)) .getChildAt(0).getHeight(); // find out the row of the child int row = 0; do { if (y > childHeight) { row++; y -= childHeight; } else { break; } } while (y > childHeight); int column = 0; do { if (x > childWidth) { column++; x -= childWidth; } else { break; } } while (x > childWidth); return (DotView) ((TableRow) table.getChildAt(row)) .getChildAt(column); }来调试程序，就会很快发现ax是一个二维数组：行的一个维度，列的一个维度。

因此，您需要两个索引来索引ax以检索实际的ax实例，例如：

AxesSubplot

如果您想以现在的方式迭代子图，首先展平ax[1,1].plot(...)：

ax

现在ax = ax.flatten()是一维数组。我不知道行或列是否先穿过，但如果它是错误的，请使用转置：

ax

当然，到目前为止，简单地创建每个子图更有意义，因为它已经有一个索引，其他两个数字是固定的：

ax = ax.T.flatten()

注意：您有for x < plots_tot: ax = plt.subplot(nrows, ncols, x+1)，但x <= plots_tot从0开始，您将获得当前代码的x（在展平数组之后）。（不幸的是）Matplotlib为次要情节1索引。我更喜欢使用0索引变量（Python样式），只需为子图索引添加IndexError（如上所述）。

Answer 2

这里的问题是matplotlib如何处理子图。只需执行以下操作：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
for axis in axes:
    print(type(axis))

您将获得一个matplotlib对象，该对象实际上是一维数组，可以使用单个索引（即axis [0]，axis [1] ...等）遍历。但是如果你这样做

{{1}}

您将得到一个numpy ndarray对象，它实际上是一个2D数组，只能使用2个索引（即axis [0，0]，axis [1，0] ...等进行遍历。因此，请注意如何合并for循环以遍历轴对象。

Answer 3

如果您使用N by 1图，例如，如果您喜欢fig, ax = plt.subplots(3, 1)，那么请喜欢ax[plot_count].plot(...)

Answer 4

轴位于2-d，而不是1-d，因此您无法使用一个循环进行迭代。您还需要一个循环：

 fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2)
    plt.tight_layout()
    for ho in axes:
        for i in ho:
            i.plot(a,a**2)

这没问题，但是如果我尝试：

for i in axes:
      i.plot(a,a**2)

发生错误。

来自plt.subplots（）的轴是＆＃34; numpy.ndarray＆＃34;对象并没有属性＆＃34; plot＆＃34;

4 个答案: