如何用Python绘制月度短期与长期CDF对比的12幅子图？

前提假设 #

假设你已将计算好的CDF数据整理为以下结构：

• 短期CDF：字典short_term_cdfs，键为元组(year, month)，值为包含两个数组的元组(x_vals, cdf_vals)，其中x_vals是能源值分位点，cdf_vals是对应累积概率
• 长期CDF：字典long_term_cdfs，键为月份（1-12），值为元组(x_vals, cdf_vals)

实现步骤与代码 #

1. 导入依赖库

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 配置绘图基础设置

# 设置全局绘图风格
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')
# 统一图尺寸
fig_width, fig_height = 10, 6

3. 循环生成12幅月度对比图

# 遍历1-12月
for month in range(1, 13):
    # 创建新画布
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(fig_width, fig_height))
    
    # 绘制长期月度CDF（基准曲线）
    lt_x, lt_cdf = long_term_cdfs[month]
    ax.plot(lt_x, lt_cdf, color='black', linewidth=2, label=f'长期（14年合并）')
    
    # 筛选当前月份的所有短期CDF数据
    month_short_cdfs = [(y, cdf) for (y, m), cdf in short_term_cdfs.items() if m == month]
    # 生成区分年份的颜色映射
    colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(month_short_cdfs)))
    
    # 绘制各年份短期CDF
    for idx, (year, (st_x, st_cdf)) in enumerate(month_short_cdfs):
        ax.plot(st_x, st_cdf, linestyle='--', color=colors[idx], label=f'{year}年')
    
    # 设置图标注
    ax.set_title(f'{month}月能源值CDF对比', fontsize=14)
    ax.set_xlabel('能源值', fontsize=12)
    ax.set_ylabel('累积概率', fontsize=12)
    # 图例放在图外避免遮挡
    ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
    # 自动调整布局
    plt.tight_layout()
    
    # 保存高清图片（替换为你的存储路径）
    plt.savefig(f'{month}月CDF对比图.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
    # 如需交互查看，取消下方注释
    # plt.show()
    # 关闭画布释放内存
    plt.close(fig)

关键细节说明 #

• 曲线区分：用黑色实线标注长期CDF，虚线标注各年份短期CDF，通过颜色区分不同年份，确保对比逻辑清晰
• 图例优化：将图例置于图外右上角，避免遮挡核心曲线
• 内存管理：循环内调用plt.close(fig)，避免批量绘图时出现内存泄漏
• 保存设置：bbox_inches='tight'确保图例不会被截断，dpi=300保证图片高清

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jawairia