如何使用Matplotlib将for循环中的自定义绘图添加/附加到Python中的单个子绘图？

问题描述

我确实意识到这里已经解决了这个问题(例如，matplotlib loop make subplot for each category，Add a subplot within a figure using a for loop and python/matplotlib)。不过，我希望这个问题不同。

我有自定义的绘图功能pretty-print-confusion-matrixstackoverflow&；github。生成以下曲线图

我要将FOR循环中的上述自定义绘图作为子图添加到单个绘图中。

for i in [somelist]:
    pretty_plot_confusion_matrix(i, annot=True, cmap="Oranges", fmt='.2f', fz=11,
      lw=0.5, cbar=False, figsize=[5,5], show_null_values=0, pred_val_axis='y')

   # Add/append plot to subplots

所需输出示例：

GitHub

好的，我查看了库的推荐答案存储库，问题是图形和轴对象是在内部创建的，这意味着您不能在同一图形上创建多个绘图。我通过分叉库创建了一个有点老套的解决方案。这是我创建的forked library，用于执行您想要的操作。下面是一段示例代码：

matrices = [np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]]),
            np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]]),
            np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]]),
            np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]]),
            np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]]),
            np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]]),
            np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]]),
            np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]]),
            np.array( [[13,  0,  1,  0,  2,  0],[ 0, 50,  2,  0, 10,  0],[ 0, 13, 16,  0,  0,  3],[ 0,  0,  0, 13,  1,  0],[ 0, 40,  0,  1, 15,  0],[ 0,  0,  0,  0,  0, 20]])]
fig = plt.figure(tight_layout=True)
ax = fig.add_gridspec(3,3)
ax_list = [] #list containing axes objects
for i in range(9):
    ax_list.append(fig.add_subplot(ax[i%3,i//3])) 
    df_cm = DataFrame(matrices[i], index=range(1,7), columns=range(1,7))
    pretty_plot_confusion_matrix(df_cm, ax_list[i], annot=True, cmap="Oranges", fmt='.2f', fz=7,
    lw=0.5, cbar=False, show_null_values=0, pred_val_axis='y')
plt.show()

如果有任何问题，请通知我(哦，请注意字体大小)。