Matplotlib：创建具有并行循环和Seaborn的图

Question

我正在尝试使用并行循环创建一些内核图。 使用条形图时，该循环有效，但使用内核图时，该循环出错。 我是python的新手，所以我想我想念一些明显的东西-有什么建议吗？ 谢谢！

哦， len(schools) = 3

#the kernel plot
fig = plt.figure(facecolor='white')
gs1 = GridSpec(1,len(schools))
sp1 = [plt.subplot(gs1[0,i]) for i in range(len(schools))]
colors = ["red", "blue", "green"]
schools2 = [[data1....],[data2....],[data3......]]
for ax, i in zip(sp1, range(len(schools))):
    ax = sns.kdeplot(schools2[i], bw=.5, color = colors[i], lw=1.8, vertical=True, alpha=.5)

。

#the bar plot
fig = plt.figure(facecolor='white')
gs1 = GridSpec(1,len(schools))
sp1 = [plt.subplot(gs1[0,i]) for i in range(len(schools))]
colors = ["red", "blue", "green"]
test = [1,2,3]
for ax, i in zip(sp1, range(3)):
    ax.bar(1, test[i], color = colors[i])

Answer 1

对于直接使用matplotlib绘图函数，这样做之间有区别，例如plt.bar(...)和ax.bar(...) 。 在前一种情况下，该图将绘制在“当前活动”轴上，而在后一种情况下，该图将始终绘制在绑定到ax变量的轴上。

类似地，使用seaborn绘图功能（如果您只是编写），例如sns.kdeplot(...) ，它将绘制在“当前活动”轴上。 要使用matplotlib面向对象的界面控制绘图的最终位置，大多数[1] seaborn函数都采用ax参数，您将Axes对象传递给该参数： sns.kdeplot(..., ax=ax) 。

1. 我之所以这么说是因为kdeplot ， violinplot和其他许多绘制在特定violinplot函数之间的区别，以及lmplot ， factorplot等更复杂的函数lmplot factorplot ，这些函数是全图函数，不能分配给a特定的轴或图。 以前的任何函数都将使用ax参数。