將pyplot子圖與pandas lag_plot一起使用

Question

我正在嘗試使用熊貓的lag_plot模塊（Lag-1相關圖）制作具有多個子圖的圖形。 我正在用pyplot的標准“ subplots”命令嘗試此操作，但是當我嘗試在結果軸上調用“ lag_plot”時，它似乎並不喜歡它。 這是我的代碼：

c1, c2, c3, c4, c5 = sns.color_palette("husl", 5)
ax1 = plt.subplot2grid((3,2), (0,0))
ax2 = plt.subplot2grid((3,2), (0,1))
ax3 = plt.subplot2grid((3,2), (1,0))
ax4 = plt.subplot2grid((3,2), (1,1))
ax5 = plt.subplot2grid((3,2), (2,0))
ax1.lag_plot(d1, color = c1, alpha=0.5)
ax2.lag_plot(d2, color = c2, alpha=0.5)
ax3.lag_plot(d3, color = c3, alpha=0.5)
ax4.lag_plot(d4, color = c4, alpha=0.5)
ax4.lag_plot(d4, color = c5, alpha=0.5)

這是導致的錯誤：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
/home/iullah/<ipython-input-78-9deb0f435f22> in <module>()
      5 ax4 = plt.subplot2grid((3,2), (1,1))
      6 ax5 = plt.subplot2grid((3,2), (2,0))
----> 7 ax1.lag_plot(d1, color = c1, alpha=0.5)
      8 ax2.lag_plot(d2, color = c2, alpha=0.5)
      9 ax3.lag_plot(d3, color = c3, alpha=0.5)

AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'lag_plot'

生成了正確的子圖陣列（2列和三行子圖，具有正確的軸），但是全部為空白（當然）。 那么，我在做什么錯呢？ 使用熊貓繪圖功能時，還有另一種獲取多個子圖的方法嗎？

編輯：此代碼有效：

c1 = sns.color_palette("YlOrRd_r", 8)

plt.subplot(321)
lag_plot(d1, color = c1, alpha=0.5)

plt.subplot(322)
lag_plot(d2, color = c1, alpha=0.5)

plt.subplot(323)
lag_plot(d3, color = c1, alpha=0.5)

plt.subplot(324)
lag_plot(d4, color = c1, alpha=0.5)

plt.subplot(325)
lag_plot(d5, color = c1, alpha=0.5)

plt.show()

為什么該代碼有效，但第一個無效？ 我非常喜歡用第一種方法，因為我可以做的事情使行和列共享軸標簽（使圖看起來更清晰），而這是第二組代碼無法做到的。

Answer 1

您應該在數據上調用plotting命令並為其賦予matplotlib軸：

c1, c2, c3, c4, c5 = sns.color_palette("husl", 5)
ax1 = plt.subplot2grid((3,2), (0,0))
ax2 = plt.subplot2grid((3,2), (0,1))
ax3 = plt.subplot2grid((3,2), (1,0))
ax4 = plt.subplot2grid((3,2), (1,1))
ax5 = plt.subplot2grid((3,2), (2,0))
d1.lag_plot(ax=ax1, color = c1, alpha=0.5)
d2.lag_plot(ax=ax2, color = c2, alpha=0.5)
d3.lag_plot(ax=ax3, color = c3, alpha=0.5)
d4.lag_plot(ax=ax4, color = c4, alpha=0.5)

Answer 2

您可以通過ax=...參數將軸提供給lag_plot函數：

from pandas.tools.plotting import lag_plot

df = pd.DataFrame ( { ch: np.random.randn(100) for ch in 'AB' } )
fig = plt.figure( )
ax = fig.add_axes( [.05, .05, .9, .9] )

lag_plot( df.A, ax=ax)
lag_plot( df.B, ax=ax, color='Red'  )