Question

我发现了一些生成一组small multiples的代码，它运行正常。

fig, axes = plt.subplots(6,3, figsize=(21,21))
fig.subplots_adjust(hspace=.3, wspace=.175)
for ax, data in zip(axes.ravel(), clean_sets):
    ax.plot(data.ETo, "o")

for ax, data in zip(axes.ravel(), clean_sets):行符合.ravel()，但我不明白这实际上是做什么或为什么有必要。

如果我看一下docs，我会发现以下内容：

返回一个连续的扁平数组。

返回包含输入元素的1-D数组。只在需要时才制作副本。

我猜对应于来自plt.subplot()的轴的返回是一个无法迭代的多维数组，但实际上我不确定。一个简单的解释将不胜感激。

在这种情况下使用.ravel()的目的是什么？

Answer 1

你的猜测是正确的。 plt.subplots()返回Axes或几个轴的numpy数组，取决于输入。如果参数nrows和ncols定义了2D网格，则返回的numpy数组也将是一个2D数组。

squeeze参数中的pyplot.subplots documentation

解释了此行为

squeeze：bool，optional，默认值：True   如果为True，则从返回的Axes对象中挤出额外的维度：


如果只构造了一个子图（nrows = ncols = 1），则生成的单个Axes对象将作为标量返回。

对于Nx1或1xN子图，返回的对象是1D numpy对象数组，Axes对象作为numpy 1D数组返回。

对于NxM，N> 1且M> 1的子图作为2D阵列返回。


如果为False，则根本不进行压缩：返回的Axes对象始终是包含Axes实例的2D数组，即使它最终为1x1。

由于此处您有plt.subplots(6,3)因此N>1, M>1，因此生成的对象必然是2D数组，与squeeze设置的内容无关。

这使得必须展平此数组才能zip它。选项是

zip(axes.ravel())
zip(axes.flatten())
zip(axes.flat)

为什么在这段代码中需要numpy.ravel（）产生小的倍数？

1 个答案: