如何在2*2子图网格中循环绘制stats.probplot正态概率图

错误原因 #

• 调用stats.probplot时，plot参数传入plt会默认绘制到全局当前活跃的子图上，多次调用会重复覆盖同一块绘图区域，最终仅显示最后生成的图
• 将stats.probplot的返回值（元组类型，存储正态拟合的计算结果，并非子图对象）重新赋值给了原本的子图变量ax，导致原有子图对象被覆盖，无法对子图做后续样式调整

修正后代码 #

import random
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2,2, figsize=(15, 6), facecolor='w', edgecolor='k')
fig.subplots_adjust(hspace = .5, wspace=.2) # 调整wspace避免坐标轴标签重叠

data = {'col1': [random.randrange(1, 50, 1) for i in range(1000)], 
        'col2': [random.randrange(1, 50, 1) for i in range(1000)],
        'col3':[random.randrange(1, 50, 1) for i in range(1000)],
        'col4':[random.randrange(1, 50, 1) for i in range(1000)]}  

df = pd.DataFrame(data)  

for ax, col_name in zip(axs.ravel(), df.columns):
    # 直接将当前循环对应的子图对象传给plot参数即可
    stats.probplot(df[col_name], plot=ax)
    ax.set_title(f"概率图：{col_name}")

plt.show()

补充说明 #

• stats.probplot传入plot=ax时，会自动将概率图绘制到指定子图上，无需额外赋值操作
• 可以直接通过循环中的ax变量自定义子图的标题、坐标轴标签、刻度等样式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者noob