通过循环和函数填充 Matplotlib 子图
matplotlibpythondata visualization
要通过循环和函数填充 matplotlib 子图，我们可以采取以下步骤 −
设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
创建一个图形和一组子图，行数 = 3，列数 = 2。
创建一个函数来迭代每行的列，并使用 plot() 方法在每个列索引处绘制 x 数据点。
迭代行(步骤 2)并创建随机 x 数据点并调用 iterate_columns() 函数(步骤 3)。
要显示图形，请使用 show()方法。
示例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, axes = plt.subplots(3, 2) """ Iterate column's axes""" def iterate_columns(cols, x): for col in cols: col.plot(x, color='red') """ Iterate row's axes""" for row in axes: x = np.random.normal(0, 1, 100).cumsum() iterate_columns(row, x) plt.show()
输出
