如何用列表推导式为Matplotlib子图批量设置ylabel？

问题场景 #

原本通过逐个赋值的方式给Matplotlib子图设置ylabel：

ax[0].set_ylabel("Valor")
ax[1].set_ylabel("Máximos y Mínimos")
ax[2].set_ylabel("Fear and Greed")
ax[3].set_ylabel("Put Call Ratio")
ax[4].set_ylabel("T10Y2Y")
ax[5].set_ylabel("RASI")
ax[6].set_ylabel("Oscilador Mcclellan")

尝试用嵌套列表推导式批量实现时失败，无法让子图索引与对应标签匹配：

[[ax[i].set_ylabel(x) for i in range(7)] for x in ['Valor', 'Máximos y Mínimos', 'Fear & Greed', 'Put Call Ratio', 'T10Y2Y', 'RASI', 'Oscilador Mcclellan']]

错误原因 #

你写的嵌套列表推导式逻辑有误：外层循环遍历每个标签x，内层循环遍历所有子图索引i，这会导致每个标签都被设置给所有7个子图，最终所有子图的ylabel会被列表最后一个标签覆盖，完全达不到一一对应的效果。

正确实现方式 #

方式1：普通循环（推荐，可读性最高）

用zip将子图对象列表和标签列表一一配对，遍历赋值：

labels = ['Valor', 'Máximos y Mínimos', 'Fear and Greed', 'Put Call Ratio', 'T10Y2Y', 'RASI', 'Oscilador Mcclellan']
for axes, label in zip(ax, labels):
    axes.set_ylabel(label)

方式2：单一层列表推导式（如果坚持用推导式）

用enumerate同时获取标签的索引和内容，对应到子图的索引：

labels = ['Valor', 'Máximos y Mínimos', 'Fear and Greed', 'Put Call Ratio', 'T10Y2Y', 'RASI', 'Oscilador Mcclellan']
[ax[i].set_ylabel(label) for i, label in enumerate(labels)]

或者直接用zip配对子图和标签的推导式：

labels = ['Valor', 'Máximos y Mínimos', 'Fear and Greed', 'Put Call Ratio', 'T10Y2Y', 'RASI', 'Oscilador Mcclellan']
[axes.set_ylabel(label) for axes, label in zip(ax, labels)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gerard