使用Python Matplotlib將一個大圖轉換成幾個小圖

Question

我有一個“ x”列（x_parameter）和多個“ y”列（filtered_data），我試圖為每個x，y對生成散點圖。 我已經在以下功能中成功完成了此操作：

def scatter_plot(self,filtered_data,x_parameter):
    for i in range(len(filtered_data)):
        if filtered_data[i].name==x_parameter:
            x=filtered_data[i]
            x_index=list(x.keys())
    figure()
    for i in range(len(filtered_data)):
        y=filtered_data[i]
        y_index=list(y.keys())
        index_intersection = list(set(x_index)&set(y_index))
        subplot(10,5,i)
        scatter(x[index_intersection],y[index_intersection])

這將產生一個帶有43個子批的大圖形。 我現在正在嘗試更改此設置，以便生成3個較小的圖形，其中包含兩個4x4子圖，其余的在最后一個。 我還希望此功能是動態的，並且能夠處理任何大小的任何輸入，並且仍返回16個子圖的圖形“單位”和其余圖形。 我的嘗試如下：

def scatter_plot(self,filtered_data,x_parameter):
    number_of_full_subplots=len(filtered)/16
    remainder=len(filtered)-(number_of_full_subplots*16)
    for i in range(len(filtered_data)):
        if filtered_data[i].name==x_parameter:
            x=filtered_data[i]
            x_index=list(x.keys())
    for j in range(number_of_full_subplots+1):
        figure(j)
        for i in range(len(filtered_data)):
            y=filtered_data[i]
            y_index=list(y.keys())
            index_intersection = list(set(x_index)&set(y_index))
            x_to_plot=x[index_intersection]
            y_to_plot=y[index_intersection]
            for k in range(16):
                plt.subplot(4,4,k)
                plt.scatter(x_to_plot,y_to_plot)

但是，這會生成3個適當大小的圖形，但每個空間中的圖形相同。 有人可以發現我的錯誤嗎？

這是'filtered_data'變量的示例。 它是由另一個函數創建的，是熊貓系列的列表。 對於每個x和y對，我僅在索引同時出現在兩個系列中時才繪制數據。

Name: RAR activation, dtype: float64, 0     168.806000
2     160.569000
4     175.428000
6      67.584900
7     218.879000
9       2.542630
11      1.822950
12      1.684010
14      0.818888
15      0.032629
21      0.001601
23    192.563000
Name: RAR deactivation, dtype: float64, 6     30.6522
7     30.7873
8     30.8454
9     30.9947
10    31.0030
11    31.1428
12    31.1922
13    31.2839
14    31.3500
15    31.5069
16    31.5113
17    31.5594
Name: Best Value, dtype: float64]

謝謝

Answer 1

def scatter_x_y(self,filtered_data,x_parameter,y_parameter):
    for i in range(len(filtered_data)):
        if filtered_data[i].name==x_parameter:
            x=filtered_data[i]
            x_index=list(x.keys())
        elif filtered_data[i].name==y_parameter:
            y=filtered_data[i]
            y_index=list(y.keys())
    index_intersection=list(set(x_index)&set(y_index))
    plt.figure
    plt.scatter(x[index_intersection],y[index_intersection])
    plt.title('{} Versus {}'.format(x.name,y.name))


def scatter_x_yi(self,filtered_data,x_parameter):
    PE=Parameter_Estimation_Tools()
    number_of_full_subplots=len(filtered_data)/16
    remainder=len(filtered)-(number_of_full_subplots*16)-1
    yi=[]
    for i in range(len(filtered_data)):
        if filtered_data[i].name!=x_parameter:
            yi.append(filtered_data[i])      
    try:
        for i in range(len(filtered_data)):
            for j in range(number_of_full_subplots+1):
                plt.figure(j)
                for k in range(16):
                    plt.subplot(4,4,k)
                    PE.scatter_x_y(filtered_data,x_parameter,yi[16*j+k].name)
    except IndexError:
        print '{} has been plotted against all other parameters'.format(x_parameter)