如何使用python产生尽可能多的任意大小的子图，以适应所有数据？
如何使用python产生尽可能多的任意大小的子图，以适应所有数据？
提问于 2016-04-07 16:40:27
如果我有一个用Matplotlib绘制图的python类的方法，那么如何在另一个方法中使用这个方法来生成任意大小的子图。
例如
职能：
import matplotlib.pyplot as plt
def plot(x,y):
fig=plt.figure()
plt.plot(x,y)
x=[3,3,5,4,6,7,8,6]
y=[6,,5,,7,6,5,4,6]
plot(x,y)会产生一个图表。如果我有30组(x,y)对，我如何在循环中使用plot，同时添加子图，以产生所需的子图。也就是说，如果我们想要一个4×4的子图，那么我们需要7个子图，剩下的只包含2个图。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-04-12 10:20:14
armatita的答案是非常好的，它总是尝试安排一个“正方形”的子图(在可能的情况下相同的行数和列数)。
如果您希望子图遵循不同的纵横比(即，当您有16:9监视器时，列数多于行数)，则可以使用以下方法：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
def fitPlots(N, aspect=(16,9)):
width = aspect[0]
height = aspect[1]
area = width*height*1.0
factor = (N/area)**(1/2.0)
cols = math.floor(width*factor)
rows = math.floor(height*factor)
rowFirst = width < height
while rows*cols < N:
if rowFirst:
rows += 1
else:
cols += 1
rowFirst = not(rowFirst)
return rows, cols
numberofplots = 31
rows,cols = fitPlots(numberofplots)
plt.figure()
for i in range(1,numberofplots+1):
x = np.random.randint(0,100,10)
y = np.random.randint(0,100,10)
ax = plt.subplot(rows,cols,i)
ax.plot(x,y)
plt.show()Stack Overflow用户
发布于 2016-04-07 17:44:03
您可以使用子图来实现这一点。以下示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot(x,y,i,num):
snum = np.sqrt(num)+1
ax = plt.subplot(snum,snum,i)
ax.plot(x,y)
numberofplots = 31
for i in range(1,numberofplots+1):
x = np.random.randint(0,100,10)
y = np.random.randint(0,100,10)
plot(x,y,i,numberofplots)，结果如下：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/36482328
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