plt.subplots() 中的轴是“numpy.ndarray”对象，没有属性“plot”

Question

如果您试图了解错误消息，以下信息可能是多余的。 请首先阅读@user707650的答案。

使用 MatPlotLib，我想要一个通用的脚本，从我的数据创建以下内容。

一个包含一个子图的窗口，排列成每列有b个子图。 我希望能够更改a和b的值。

如果我有2a个子图的数据，我想要 2 个窗口，每个窗口都有前面描述的“ a子图根据每列b个子图排列”。

我绘制的 x 和 y 数据是存储在 np.arrays 中的浮点数，其结构如下：

• 所有图的 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]

• 所有图的 y 数据都存储在y_vector 中，其中第一个图的数据存储在索引 0 到 5。第二个图的数据存储在索引 6 到 11。第三个图获得 12-18，第四个图获得 19 -24，以此类推。

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

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

如果您通过简单地打印ax调试您的程序，您会很快发现ax是一个二维数组：一维用于行，一维用于列。

因此，您需要两个索引来索引ax以检索实际的AxesSubplot实例，例如：

ax[1,1].plot(...)

如果您想以现在的方式遍历子图，请先将ax平：

ax = ax.flatten()

现在ax是一个一维数组。 我不知道是先遍历行还是列，但如果周围有问题，请使用转置：

ax = ax.T.flatten()

---

当然，现在简单地动态创建每个子图更有意义，因为它已经有一个索引，另外两个数字是固定的：

for x < plots_tot:
     ax = plt.subplot(nrows, ncols, x+1)

注意：您有x <= plots_tot ，但是当x从 0 开始时，接下来您的当前代码会得到一个IndexError （在展平数组之后）。 Matplotlib 是（不幸的是）子图的 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+1 （如上所述）。

Answer 2

这里的问题在于 matplotlib 如何处理子图。 只需执行以下操作：

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)
for axis in axes:
    print(type(axis))

你会得到一个 matplotlib 对象，它实际上是一个一维数组，可以使用单个索引遍历，即轴 [0]、轴 [1]...等等。 但是如果你这样做

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

你会得到一个 numpy ndarray 对象，它实际上是一个二维数组，只能使用 2 个索引来遍历，即轴 [0, 0]、轴 [1, 0]...等等。 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 x 1 图形，例如，如果您喜欢fig, ax = plt.subplots(3, 1)那么请使用ax[plot_count].plot(...)

Answer 4

轴是 2 维的，而不是 1 维的，因此您无法使用一个循环进行迭代。 你还需要一个循环：

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

这没有问题，但如果我尝试：

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

错误发生。