两个图表，两个坐标轴，一个图形……卡住了。

Question

两个图表，两个坐标轴，一个图形……卡住了。

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我正在尝试从数据集中绘制两个不同x和y范围的图形。我对plt.figure、plt.subplot和plt.axes之间的交互感到困惑。

假设我要绘制代表不同特征（用字母A-G表示的贷款）的值("ROI")的线，对于不同的贷款期限('term')，'发行日期'的范围是不同的（例如，对于36个月的期限，自2007年以来已经发放了贷款，而对于60个月的期限，仅自2011年以来才开始发放贷款）。

以下是我所拥有的伪代码。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from itertools import groupby

alpha_grades = ('A','B','C','D','E','F','G')

color_scheme = {'A':'b','B':'g','C':'r','D':'c','E':'m','F':'y','G':'k'}

for term in [36,60]:
    for grade in alpha_grades:
        if ( term == 36 ):
            plt.figure(1,figsize=(12,9))
        else:
            plt.figure(2,figsize=(12,9))

    df[(df['grade'] == grade) & (df['term']==term)].groupby(
        'issue_date')['ROI'].mean().plot(color=color_scheme[grade],label = ("Grade: %s" % grade))
    plt.legend(loc=2)
    title = ("%i Mo Lending Rate by Rating" % term)
    plt.title(title)

这个版本的屏幕和文件输出中，第一个图表（term == 36）的大小比第二个小得多。我想通过定义两个具有相同尺寸的单独图形来解决这个问题，您觉得可行吗？感谢您提前的帮助！

- GPB

当您调用plt.figure时，它会创建一个新的图形。更可能的是，您想要调用plt.subplot。第一次调用应该像这样：plt.subplot(1, 2, 1)，第二次调用应该是plt.subplot(1, 2, 2)（参数为：nrows，ncols，plot_number）。 - askewchan

@askewchan - 谢谢，我之前尝试过并且效果更好，但是图表使用了相同的X轴。不确定如何解决这个问题。我发现MATPLOTLIB非常令人困惑。 - GPB

哈哈，是的，matplotlib确实非常令人困惑，但就我所知，在Python中它是最好的。如果您可以创建一个不依赖于数据的示例（您可以随机生成），那么人们可以提供更多帮助。目前，我不太确定您所说的“相同X轴”是什么意思。 - askewchan

@askewchan - 谢谢。我所说的“相同的X轴”是指绘制在彼此上方的图形，只有底部的图形有标记的轴，用于拟合两个系列。对我来说很难制作一个随机数据集，但如果我告诉你x轴是一系列日期（格式为MMYYYY），而期限值= 36的日期从2007年至2012年，而期限值= 60的日期从2010年至2012年，这会有帮助吗？对于新手来说，很难快速发明一个说明这个问题的数据集！ - GPB

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- TheBlackCat · Accepted Answer

图形基本上就是一个窗口。该窗口可以有一个或多个坐标轴，每个坐标轴都是一个绘图。 plt.subplot 允许您在一个图中创建多个坐标轴。图形和坐标轴都是对象，具有自己的方法。例如，plt.plot 只是一个围绕一个 axes 对象的 plot 方法的简单包装器。

在您的情况下，您不想直接调用其中任何一个。相反，您应该调用 plt.subplots()（注意末尾的“s”）。这是一个方便的函数，它将创建一个图形，在该图形中放置一个或多个坐标轴，并返回图形和所有坐标轴。然后，您可以将坐标轴传递给 pandas 的 plot 函数，以强制其在该坐标轴上绘图。您还可以为该坐标轴设置 legend 和 title，但在 pandas 中执行此操作可能更容易。

因此，以下内容应该可以工作（我也简化了一些内容）：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from itertools import groupby

alpha_grades = ('A','B','C','D','E','F','G')

color_scheme = {'A':'b','B':'g','C':'r','D':'c','E':'m','F':'y','G':'k'}

fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,9)) # same as plt.subplots(1, 1)
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(12,9))

for term, ax in zip([36,60], [ax1, ax2]):
    ax.hold(True)
    for grade, color in color_scheme.items():
        df2 = df[(df['grade'] == grade) & (df['term']==term)]
        df3 = groupby('issue_date')['ROI'].mean()
        df3.plot(ax=ax, color=color, 
                 label=("Grade: %s" % grade))
    ax.hold(False)
    ax.legend(loc=2)
    ax.set_title("%i Mo Lending Rate by Rating" % term)

fig1.show()
fig2.show()

请注意，您直接与图形和坐标轴交互，而不是使用plt。如果您想将两个图形放在一个图中，比如一个在左边，一个在右边，您可以这样做：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from itertools import groupby

alpha_grades = ('A','B','C','D','E','F','G')

color_scheme = {'A':'b','B':'g','C':'r','D':'c','E':'m','F':'y','G':'k'}

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12*2,9))  # creates two axes

for term, ax in zip([36,60], axs):
    ax.hold(True)
    for grade, color in color_scheme.items():
        df2 = df[(df['grade'] == grade) & (df['term']==term)]
        df3 = groupby('issue_date')['ROI'].mean()
        df3.plot(ax=ax, color=color, 
                 label=("Grade: %s" % grade))
    ax.hold(False)
    ax.legend(loc=2)
    ax.set_title("%i Mo Lending Rate by Rating" % term)

fig.show()