如何在多个子图中自动绘制同一Shapefile

完全懂你的痛点——手动重复写子图绘制代码不仅冗余，要是后续子图数量变多，简直是维护噩梦！咱们可以通过配置化管理+循环遍历的方式重构代码，既减少重复逻辑，又让后续扩展变得超轻松。

重构思路 #

核心就是把「公共样式」和「个性化参数」分开：

1. 把所有子图共用的样式（比如地图颜色、散点大小/标记）统一提取成字典，一次修改全图生效
2. 把每个子图的个性化信息（标题、对应数据集、散点颜色）整理成配置列表，循环时直接读取
3. 用循环自动遍历每个子图，完成地图和散点的绘制

完整优化代码 #

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 保留你的Shapefile读取逻辑
londonshp = gpd.read_file("statistical-gis-boundaries london\ESRI\London_Borough_Excluding_MHW.shp")
londonshp = londonshp.to_crs(4326)

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# 1. 定义公共样式：统一管理重复属性
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COMMON_MAP_STYLE = {
    'color': '#e0e1dd',
    'edgecolor': '#1c1c1c'
}
COMMON_SCATTER_STYLE = {
    's': 1,
    'marker': '.'
}

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# 2. 整理子图配置：把个性化信息集中管理
# 后续加新子图？直接在列表里加个字典就行！
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subplot_configs = [
    {
        'title': "Entire Homes/Apts",
        'dataset': entirehomedf,
        'scatter_color': '#2ec4b6'
    },
    {
        'title': "Private Rooms",
        'dataset': privateroomdf,
        'scatter_color': '#ff9f1c'
    }
]

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# 3. 循环自动化绘制子图
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# 根据配置数量自动生成子图布局
n_plots = len(subplot_configs)
fig, axes = plt.subplots(ncols=n_plots, figsize=(12, 16))

# 遍历每个轴和对应的配置
for ax, config in zip(axes, subplot_configs):
    # 绘制伦敦地图（应用公共样式）
    londonshp.plot(ax=ax, **COMMON_MAP_STYLE)
    # 绘制散点（公共样式 + 个性化颜色）
    ax.scatter(
        config['dataset'].longitude,
        config['dataset'].latitude,
        c=config['scatter_color'],
        **COMMON_SCATTER_STYLE
    )
    # 设置子图公共属性
    ax.set_aspect('equal')
    ax.set_yticklabels([])
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_title(config['title'])

# 自动调整子图间距，避免标题/元素重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

额外扩展提示 #

如果后续子图数量变多（比如要加「Shared Rooms」类别），只需要在subplot_configs里新增一个字典：

subplot_configs.append({
    'title': "Shared Rooms",
    'dataset': sharedroomdf,
    'scatter_color': '#e71d36'
})

甚至改成网格布局（比如2行2列）也完全不用改循环逻辑，只需要调整plt.subplots的参数，然后用axes.flat遍历二维轴数组：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(16, 12))
for ax, config in zip(axes.flat, subplot_configs):
    # 绘图逻辑和之前完全一致
    ...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anja