循环中添加的动态调整大小的子图
循环中添加的动态调整大小的子图
提问于 2019-06-13 03:45:29
我对在python中绘制图形非常陌生，在创建子图时遇到了麻烦。
我目前有一个循环，它将产生2个数组，然后我将它们分配给Dataframe列，并使用df.plot()来绘制图形。这导致我每次通过循环都会得到一个不同的图。
我想试着把所有的东西都集中在一个图上。我在循环之外创建了figure对象，在循环中，我尝试了下面的代码。我知道我需要定义子图的大小，但问题是循环的数量是用户定义的。此外，关于形状-如果它是4个循环，2x2就可以了，但如果它是25，我希望它尽可能地近似一个正方形。我不确定这是不是可行。
ax = plt.subplot(i)
ax.scatter(y_df['y_pred'], y_df['y_test'])但我一直收到以下错误：
“三位数，而不是{}".format(args))
ValueError:整型子绘图规范必须是三位数字，而不是1
这是我的完整代码。我删除了许多不相关的行，以便更容易理解：
fig = plt.figure()
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=self.no_splits)
for train_index, test_index in tqdm(tscv.split(X)):
X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]
self.regressor.fit(X_train, y_train.ravel())
# predict y values
y_pred = self.regressor.predict(X_test)
# plot y_pred vs y_test
y_df = pd.DataFrame()
y_pred = y_pred.reshape(len(y_pred), )
y_test = y_test.reshape(len(y_test), )
y_df['y_pred'] = y_pred
y_df['y_test'] = y_test
ax = plt.subplot(i)
ax.scatter(y_df['y_pred'], y_df['y_test'])回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-13 07:26:11
add_subplot有三个参数：
fig.add_subplot(nrows, ncols, index)如果您想要更新子绘图的指定位置，可以在各个轴上使用"change_geometry“，它采用相同的三个参数，例如：
for i,ax in enumerate(fig.axes):
if isinstance(ax,matplotlib.axes.SubplotBase):
ax.change_geometry(len(fig.axes),1,i)我用“change_geometry”做了一个小例子：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider
import numpy as np
import random
def run(val):
n_axes = int(val)
ax_names = random.sample(range(max_size),n_axes)
i=0
for ax_name in range(1,max_size):
# Delete outdated axes
if ax_name not in ax_names and ax_name in my_axes.keys():
fig.delaxes(my_axes[ax_name])
del my_axes[ax_name]
if ax_name in ax_names:
i+=1
#Plot new data on new axes
if ax_name not in my_axes.keys():
print(i,n_axes)
y = np.random.rand(x.shape[0])
my_axes[ax_name] = ax = fig.add_subplot(n_axes,1,i)
ax.plot(x,y)
# Relocate "old" ax to new position
else:
my_axes[ax_name].change_geometry(n_axes,1,i)
fig = plt.figure()
my_axes = {}
x = np.linspace(0,1,100)
max_size=81
ax = plt.axes([0.1, 0.03, 0.8, 0.03], facecolor='#cccc00')
sNum = Slider(ax, '#plots', 1, max_size, valinit=1, valstep=1)
sNum.on_changed(run)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56569394
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