如何使用彼此相邻的matplotlib绘制两个不同的子图？

Question

我有两个不同的图，第一个是 Frequency vs Features，另一个是 Frequency vs Yield Loss.

每个图都是带有趋势线的条形图，在 Y 轴右侧显示累积百分比或产量损失。

因此，对于每个图表，X 轴显示特征名称，左侧 Y 轴显示频率，右侧 Y 轴显示累积百分比或产量损失。

这是我编写的代码，它显示了以下输出。

#Trendline_change_2
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1 = df.iloc[:HOW_MANY,:]['FailCount'].plot(kind="bar",stacked = True,legend=False,figsize=(8,8), label = 'frequency plot',color = 'green',title="Frequency of failure vs Feature")  #Graph naming changes
ax1.set_ylabel('Frequency', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')
ax1.set_xticklabels(np.asarray(df['Feature'])[:HOW_MANY])

ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(np.asarray(df['Cummulative_aggr'])[:HOW_MANY],linestyle='--', marker='s',label ='cummulative %', color='r')
ax2.set_ylabel('Cummulative %', color='r')

plt.legend(loc='best')

#Plot 2

fig, ax1 = plt.subplots()
ax1 = df.iloc[:HOW_MANY,:]['FailCount'].plot(kind="bar",stacked = True,legend=False,figsize=(8,8), label = 'frequency plot',color = 'green',title="Frequency of failure vs Feature")  #Graph naming changes
ax1.set_ylabel('Frequency', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')
ax1.set_xticklabels(np.asarray(df['Feature'])[:HOW_MANY])

ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(np.asarray(df['Yield_Loss'])[:HOW_MANY],linestyle='--', marker='s',label ='Yield Loss', color='black')
ax2.set_ylabel('Yield Loss', color='black')


plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()

一切都很好除了我想并排更改两个图而不是一个在另一个下方。

我尝试了一些方法来让它们并排显示 plt.subplot(1,2,1) 和其他参数，但结果并不令人满意。

谁能帮我调整一下？我知道我很接近但无法正确处理。

Answer 1

通常 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) 应该可以正常工作。然后像以前一样使用 ax1 和 ax2 创建图形。
Documentation

Answer 2

使用

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)

plt.subplots(a,b)

a - 每列中的图数

b - 每行中的地块数量

https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html

查看以上文档以获得更好的理解。

Answer 3

似乎带有内联图像显示的 Jupyter 环境让人很难理解为什么图形和子图不一样。您的问题的 matplotlib 答案已经给出 - create subplots 并填写它们：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#Figure 1, 2 subplots
fig, (ax1, ax3) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,5))

#subplot 1
ax1.plot(np.arange(10), np.random.randint(1, 5, 10), c="blue")
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(np.arange(5, 15), np.random.randint(10, 100, 10), c="red", label="Subplot 1")
plt.legend(loc="best")

#subplot 2
ax4 = ax3.twinx()
ax3.plot(np.arange(10), np.random.randint(2,20, 10), c="grey")
ax4.plot(np.arange(5, 15), np.random.randint(-10, 0, 10), c="yellow", label="Subplot 2")

#now plot both subplots into one figure
plt.legend(loc="best")
plt.tight_layout()
plt.show()

这将创建一个图（想想一个 window 或一页），其中包含两个子图：

您的方法是创建两个单独的图形，每个图形包含一个子图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#Figure 1
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(np.arange(10), np.random.randint(1, 5, 10), c="blue")
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(np.arange(5, 15), np.random.randint(10, 100, 10), c="red", label="Figure 1")
plt.legend()


#Figure 2
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(np.arange(10), np.random.randint(2,20, 10), c="grey")
ax2.plot(np.arange(5, 15), np.random.randint(-10, 0, 10), c="yellow", label="Figure 2")
plt.legend()
plt.show()

正如预期的那样，这将创建两个图形。在我的环境中，有两个 windows:

在您的环境中（此处猜测，因为我不了解 Jupyter），内联打印将两个图形放在不同的行上 - 因此，它们看起来就像您在 matplotlib 中创建了两个垂直排列的子图。
总而言之，这似乎是一个 Jupyter 问题——“如何并排绘制内联图像？”，而不是 matplotlib 问题，如果我理解正确的话。话虽如此 - 回答“我如何在 matplotlib 中安排子图？”这个问题不是更容易吗？（你已经得到了几个答案），然后只绘制一个数字？很难理解为什么需要两个数字然后并排显示。

如何使用彼此相邻的matplotlib绘制两个不同的子图？

How to draw two different subplots using matplotlib adjacent to each other?

python

matplotlib

pandas

jupyter