来自 plt.subplots() 的轴是一个"numpy.ndarray"对象，没有属性"plot"

Question

，如果您想了解错误消息，以下信息可能会多余。请从阅读答案开始 @user707650 。

使用matplotlib，我想要一个可推广的脚本，从我的数据中创建以下内容。

包含 a 子图的窗口已排列，以便每个列有 b 子图。我希望能够更改 a 和 b 的值。

如果我有 2a 子图的数据，我想要2个窗口，每个窗口都带有上述" a 根据 B 子图的子图。

我绘制的X和Y数据是存储在NP的浮点，结构如下：

：

• x数据对于所有图始终相同，长度为5。

   'x_vector': [0.000, 0.005, 0.010, 0.020, 0.030, 0.040]
  

• 所有图的y数据存储在 y_vector 中，其中第一个图的数据存储在索引0到5中。第二个图的数据存储在索引6中。11.第三个情节以12-18，第四个19-24等等。

总共为此数据集，我有91个图（即91*6 = 546个值存储在y_vector中）。

尝试：

import matplotlib.pyplot as plt
# Options:
plots_tot = 14 # Total number of plots. In reality there is going to be 7*13 = 91 plots.
location_of_ydata = 6 # The values for the n:th plot can be found in the y_vector at index 'n*6' through 'n*6 + 6'.
plots_window = 7 # Total number of plots per window.
rows = 2 # Number of rows, i.e. number of subplots per column.
# Calculating number of columns:
prim_cols = plots_window / rows
extra_cols = 0
if plots_window % rows > 0:
    extra_cols = 1
cols = prim_cols + extra_cols
print 'cols:', cols
print 'rows:', rows
# Plotting:
n=0
x=0
fig, ax = plt.subplots(rows, cols)
while x <= plots_tot:
    ax[x].plot(x_vector, y_vector[n:(n+location_of_ydata)], 'ro')
    if x % plots_window == plots_window - 1:
        plt.show() # New window for every 7 plots.
    n = n+location_of_ydata
    x = x+1

我收到以下错误：

cols: 4
rows: 2
Traceback (most recent call last):
  File "Script.py", line 222, in <module>
    ax[x].plot(x_vector, y_vector[n:(n+location_of_ydata)], 'ro')
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'plot'

Answer 1

如果通过简单地打印ax来调试程序，您会很快发现ax是二维数组：行的一个维>

因此，您需要两个索引来索引ax才能检索实际的AxesSubplot实例，例如：

ax[1,1].plot(...)

如果您想以现在的方式迭代子图，则首先将ax弄平：

ax = ax.flatten()

现在ax是一个维数数组。我不知道第一个行或列是第一次踏上，但是如果是错误的，请使用转置：

ax = ax.T.flatten()

---

当然，到目前

for x < plots_tot:
     ax = plt.subplot(nrows, ncols, x+1)

注意：您有x <= plots_tot，但是随着x从0开始，您将使用当前代码获得IndexError（在变平阵列后）。Matplotlib（不幸的是）为子图的1个索引。我更喜欢使用0个索引变量（Python样式），只需为子图索引添加+1（如上所述）。

Answer 2

这里的问题是matplotlib处理子图的方式。只需按以下操作：

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)
for axis in axes:
    print(type(axis))

您将获得一个Matplotlib对象，该对象实际上是一个1D数组，可以使用单个索引（即轴[0]，轴[1] ...等等。但是，如果您这样做

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
for axis in axes:
    print(type(axis))

您将获得一个Numpy ndarray对象，该对象实际上是一个2D数组，只能使用2个索引即可遍历，即轴[0，0]，轴[1，0] ...等等。因此，请注意如何将循环整合到轴对象中。

Answer 3

如果您使用n by 1图，例如，如果您喜欢fig, ax = plt.subplots(3, 1)，请喜欢ax[plot_count].plot(...)

Answer 4

轴为2-D，而不是1-D，因此您不能使用一个循环迭代。您需要再循环：

 fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2)
    plt.tight_layout()
    for ho in axes:
        for i in ho:
            i.plot(a,a**2)

这没有问题，但是如果我尝试：

for i in axes:
      i.plot(a,a**2)

发生错误。