我正在嘗試使用 matplotlib 制作 3,2 子圖，但在閱讀文檔后我不明白如何執(zhí)行此操作，因為它適用于我的代碼，如下所示：import pandas as pdfrom sys import exitimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport datetimeimport xarray as xrimport cartopy.crs as ccrsimport calendarlist = [0,1,2,3,4,5]now = datetime.datetime.now()currm = now.monthimport calendarfig, axes = plt.subplots(nrows=3,ncols=2)fig.subplots_adjust(hspace=0.5)fig.suptitle('Teleconnection Pos+ Phases {} 2020'.format(calendar.month_name[currm-1]))#for x in list: #for ax, x in zip(axs.ravel(), list):for x, ax in enumerate(axes.flatten()): dam = DS.where(DS['time.year']==rmax.iloc[x,1]).groupby('time.month').mean()#iterate by index of column "1" or the years dam = dam.sel(month=3)#current month mean 500 dam = dam.sel(level=500) damc = dam.to_array() lats = damc['lat'].data lons = damc['lon'].data#plot data ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.coastlines(lw=1) damc = damc.squeeze() ax.contour(lons,lats,damc,cmap='jet') ax.set_title(tindices[x]) plt.show()#plt.clf()我已經(jīng)嘗試了多個選項，其中一些在評論上方，我無法讓子圖顯示在我期待的 3,2 子圖中。我只得到單個地塊。我在下面的 for 循環(huán)中包含了第一個圖，您可以看到它沒有繪制在 3,2 子圖區(qū)域內(nèi)：[![enter image description here][1]][1]帶有“ax.contour”的行可能是問題，但我不確定。非常感謝，下面是我的目標子圖區(qū)域：[![enter image description here][1]][1]
1 回答
www說
TA貢獻1775條經(jīng)驗 獲得超8個贊
沒有可重現(xiàn)的樣本數(shù)據(jù)，以下無法進行測試。但是，您的循環(huán)分配了一個新的ax并且不使用ax正在迭代的對象。此外，plt.show()被放置在循環(huán)內(nèi)。考慮以下調整
for x, ax in enumerate(axes.flatten()):
...
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
...
plt.show()
考慮將投影放在循環(huán)內(nèi)的plt.subplots然后索引中：axes
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=2, subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)
fig.suptitle('Teleconnection Pos+ Phases {} 2020'.format(calendar.month_name[currm-1]))
axes = axes.flatten()
for x, ax in enumerate(axes):
dam = DS.where(DS['time.year']==rmax.iloc[x,1]).groupby('time.month').mean()
dam = dam.sel(month=3)#current month mean 500
dam = dam.sel(level=500)
damc = dam.to_array()
lats = damc['lat'].data
lons = damc['lon'].data
axes[x].coastlines(lw=1)
damc = damc.squeeze()
axes[x].contour(lons, lats, damc, cmap='jet')
axes[x].set_title(tindices[x])
plt.show()
plt.clf()
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