Matplotlib绘制子图箱线图触发IndexError：数组维度索引错误

核心错误点 #

• 子图索引误用：plt.subplots(1, 2)创建的是1行2列的子图布局，返回的axs是一维数组，你用axs[0, 0]和axs[0, 1]这种二维索引方式，必然触发维度不匹配的报错。
• 箱线图绘制方式错误：子图模式下，应该调用子图对象的boxplot()方法，而非全局的plt.boxplot()，否则会打乱子图布局。
• 未定义变量问题：代码中array2 = np.zeros((len(repeats), len(correl)))里的correl未定义，推测是笔误，应该替换为cols。

修正后的完整代码 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

cols = [0, 1, 2, 3, 4]
repeats = np.linspace(0, 49, 50)

# 修正未定义变量问题，统一用cols
array1 = np.zeros((len(repeats), len(cols)))
array2 = np.zeros((len(repeats), len(cols)))

# 模拟数据填充（实际使用时替换为你的数据生成逻辑）
for i in range(len(cols)):
    for j in range(len(repeats)):
        array1[j, i] = np.random.normal(loc=i*2, scale=1)
        array2[j, i] = np.random.normal(loc=i*2 + 1, scale=1.2)

# 创建1行2列的子图
fig3, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

# 在第一个子图绘制array1的箱线图
axs[0].boxplot(array1, labels=cols)
axs[0].set_title('数组1的箱线图')
axs[0].set_xlabel('列索引')
axs[0].set_ylabel('数值')

# 在第二个子图绘制array2的箱线图
axs[1].boxplot(array2, labels=cols)
axs[1].set_title('数组2的箱线图')
axs[1].set_xlabel('列索引')
axs[1].set_ylabel('数值')

plt.tight_layout()  # 自动调整子图间距，避免标签重叠
plt.show()

关键说明 #

• 当plt.subplots()的行/列数为1时，返回的axs是一维数组，直接用axs[0]、axs[1]索引即可；只有多行多列布局（比如2×2），才需要用axs[row_idx, col_idx]的二维索引。
• Matplotlib的boxplot()默认会把二维数组的每一列作为一个数据集绘制箱体，正好符合你“每列对应一个箱体”的需求，无需额外转置数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者soapeater