如何用Matplotlib配置时间序列多子图并解决绘图异常问题

我看了你这段代码，问题主要出在子图绘图时没有指定目标坐标轴，还有一些小的逻辑和语法错误，我来帮你修正并优化：

首先，梳理你代码里的几个关键问题： #

• 你给ax1重新赋值了df_data['Data'].plot(...)的返回值，这会覆盖掉plt.subplots创建的原始坐标轴对象，导致第一个子图根本没被使用
• train和test的划分完全相同，等于没拆分数据集，失去了训练和测试的意义
• 代码里有笔误：df_matric['Data'].index.freq = 'MS'应该是df_data，不然会报变量未定义错误
• 预测的时间范围period用字符串的话，容易和索引格式不匹配，直接用时间戳更稳妥

修正后的完整代码： #

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

# Data loading & preprocessing
data = pd.read_csv('setpoints.csv', parse_dates=['date'], index_col=['date'])
df_data = pd.DataFrame(data, columns=['Data'])
# 修正笔误，设置时间序列频率
df_data['Data'].index.freq = 'MS'

# 正确划分训练集和测试集：前24个月作为训练，后12个月作为测试
train = df_data['Data'].iloc[:24]
test = df_data['Data'].iloc[24:]

# 训练Holt-Winters模型
model = ExponentialSmoothing(train, trend='mul', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()
# 直接用测试集的索引作为预测范围，更准确
pred = model.predict(start=test.index[0], end=test.index[-1])

# 创建子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, figsize=(10,8), sharex=True)
fig.suptitle('Submissions Data', fontsize=14)

# 上方子图：仅绘制Original序列
df_data['Data'].plot(ax=ax1, label='Original', color='blue')
ax1.set_ylim(0, 300000)
ax1.set_ylabel('Submissions')
ax1.legend(loc='best')

# 下方子图：绘制Train、Test和预测值
train.plot(ax=ax2, label='Train', color='green')
test.plot(ax=ax2, label='Test', color='orange')
pred.plot(ax=ax2, label='Holt-Winters Prediction', color='red')
ax2.set_xlabel('Date')
ax2.set_ylabel('Submissions')
ax2.legend(loc='best')

# 调整子图间距，避免标题和标签重叠
plt.tight_layout()
plt.subplots_adjust(top=0.92)
plt.show()

关键修改说明： #

1. 指定绘图的目标坐标轴：所有plot方法都加上ax=ax1或ax=ax2参数，确保每个序列绘制到对应的子图上，这是解决你所有序列都跑到下方子图的核心
2. 正确划分数据集：用iloc拆分训练集和测试集，让训练和测试逻辑合理
3. 修正笔误：把df_matric改成df_data，避免运行报错
4. 优化预测范围：直接用测试集的索引作为预测起止，比手动写字符串更准确，避免格式不匹配问题
5. 添加布局优化：用tight_layout()和subplots_adjust()避免标题和子图元素重叠，提升可视化效果

这样修改后，就能实现你想要的效果：上方子图只显示完整的Original序列，下方子图展示训练集、测试集和Holt-Winters的预测结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者srgam