循环内的子图

Question

我想从一个循环中将四个文件图放入一个子图图中。

我已经循环了一些文件(四个数据文件)来从其中提取某些数据(例如纬度、经度和气溶胶光学深度)，这些数据是正确打印的，这表明它已经成功地遍历了文件并提取了我需要的内容。当我继续循环，只绘制结果，它画四个单独的数字，因为我还没有做子图。

当我实现一些子代码时，它做了很多事情，但不是我想要的。我想要一个子图图形，有2行和2列显示每个文件，而不是4个子图图只重复每个子图的一个文件。

这是我的浓缩代码：

for lim in mlims:
   fil= ilfil + innm +'kd00' + jad +'nam'
   ln= Dataset(ilfil)
   longit = vn.variables['longitude'][:]
   latitud = vn.variables['latitude'][:] 
   ## etc .....
   aode       = var1+var2
   aod=np.squeeze(aode[:,2,:,:])

   lons, lats = np.meshgrid(lonitud, latatit)
   x, y = map(lons, lats)

   ii=[0,1,2,3]
   fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(2,5))
   for ax,mon_index,lname in zip(axes.flatten(),ii, mnames):


       axis=np.arange(0+0.025,0.5+0.025,0.025)

       cs = ax.contourf(x,y,aod,axis,cmap='seismic',linewidths=1.)
       cbar = map.colorbar(cs)

       plt.title(AOD)

plt.show()

代码输出如下:1是文件的一个绘图，但我不希望同一个文件在一个子图图中重复，而2+是一个绘图

我要它输出：

1 1 1 2-用于第一个文件

1 1 1 3秒文件

1 1 1 4-第三

1 1 1 5

我想得到的是:2，3，4，5

Answer 1

首先绘制图形和子图；遍历文件和轴；在当前轴上绘制文件中的数据。下面是一个玩具示例，它展示了这个过程。

files = [range(3),range(4),range(5),range(6)]
fig, axarr = plt.subplots(2,2)
for data, ax in zip(files, axarr.flat):
    # if you are looping over filenames
    # process/extract the data from the file here
    ax.plot(data)

Matplotlib文档的子图演示

.subplots()返回一个图形和一个子图Axes数组。

>>> axarr
array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000D2BA358>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000F3F29B0>],
       [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000F429080>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000F44F710>]],
      dtype=object)

您可以通过索引到(？)来选择轴，而不是按顺序迭代轴。数组。

>>> axarr[0,1]

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000000F3F29B0>
>>>

pyplot有一个当前轴的概念。调用.subplot()方法将使轴当前，然后后续语句将作用于该轴。这是另一种方式来操作个别子图的顺序。

plt.subplot(rows,cols,1)
plt.plot(range(10),'r')
plt.subplot(rows,cols,3)
plt.plot(range(100),'b')
plt.subplot(rows,cols,2)
plt.plot(range(5),'o')
plt.subplot(rows,cols,4)
plt.plot(range(5),'g')