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并排放置多個(gè)地塊

并排放置多個(gè)地塊

寶慕林4294392 2022-12-14 20:48:36
我有 9 個(gè)直方圖是用 matplotlib.pyplot 制作的。有沒有一種簡(jiǎn)單的方法可以將它們“粘在一起”,這樣每個(gè)新的直方圖就不會(huì)從新的一行開始?數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)提供代碼:for column in data:   plt.figure(figsize=(5,5))   a1 = data[(data['Outcome'] == 0)][column]   a2 = data[(data['Outcome'] == 1)][column]   ax = np.linspace(0, data[column].max(), 50)   plt.hist(a1, ax, color='blue', alpha=0.6, label='Have Diabetes = NO')   plt.hist(a2, ax, color='yellow', alpha=0.6, label='Have Diabetes = YES')   plt.title(f'Histogram for {column}')   plt.xlabel(f'{column}')   plt.ylabel('number of people')   plt.grid(True)   leg = plt.legend(loc='upper right', frameon=True)我實(shí)際上不需要它是 3x3,只是不要進(jìn)入專欄??赡軉??感謝您提供任何可能的幫助。
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2 回答

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大話西游666

TA貢獻(xiàn)1817條經(jīng)驗(yàn) 獲得超14個(gè)贊

您需要將地塊分配給 ax ,它也將是 set_title 等:


import pandas as pd

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

data = pd.read_csv("datasets_228_482_diabetes.csv")


fig,ax = plt.subplots(3,3,figsize=(9,9))

ax = ax.flatten()


for i,column in enumerate(data.columns):

    a1 = data[(data['Outcome'] == 0)][column]

    a2 = data[(data['Outcome'] == 1)][column]


    ax[i].hist(a1, color='blue', alpha=0.6, label='Have Diabetes = NO')

    ax[i].hist(a2, color='yellow', alpha=0.6, label='Have Diabetes = YES')


    ax[i].set_title('Histogram for '+column)

    ax[i].set_xlabel(f'{column}')

    ax[i].set_ylabel('number of people')


    ax[i].legend(loc='upper right',frameon=True,markerscale=7,fontsize=7)


fig.tight_layout()



正如您所看到的,最后一列的結(jié)果非常無用,所以如果您不繪制它,您也可以考慮使用 seaborn:


g = sns.FacetGrid(data=data.melt(id_vars="Outcome"),

                  col="variable",hue="Outcome",sharex=False,sharey=False,

                  col_wrap=4,palette=['blue','yellow'])

g = g.map(plt.hist,"value",alpha=0.7)


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反對(duì) 回復(fù) 2022-12-14
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慕尼黑的夜晚無繁華

TA貢獻(xiàn)1864條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

我認(rèn)為你應(yīng)該使用axes而不是pyplot:


 from matplotlib import pyplot as plt

 fig, axes = plt.subplots(3,3, figsize=(9,9))


 for d, ax in zip(data_list, axes.ravel()):

      ax.hist(d)   # or something similar


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反對(duì) 回復(fù) 2022-12-14
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