for循环生成matplotlib子图报错：numpy.ndarray对象无plot属性

• 调用plt.subplots(3, (measurements+2)//3)创建的是3行3列的子图网格，此时返回的axs是形状为(3, 3)的二维numpy数组，而非一维的子图对象数组
• 代码中直接写axs[0].plot()时，axs[0]取到的是第一行3个子图组成的数组，不是单个Axes绘图对象，自然没有plot方法
• 之前生成3个子图时运行正常，是因为当时子图为3行1列或1行3列的单维布局，axs本身就是一维数组，按索引取到的就是单个Axes对象

先将二维的axs数组展平为一维，再按索引匹配对应的子图和DataFrame，同时可以将所有dfrld存入列表简化重复代码：

measurements = 9
# 将所有dfrld存入列表，避免重复写9次调用代码
dfrld_list = [dfrld_1, dfrld_2, dfrld_3, dfrld_4, dfrld_5, dfrld_6, dfrld_7, dfrld_8, dfrld_9]
fig, axs = plt.subplots(3,(measurements+2)//3, sharey=False, gridspec_kw={'wspace': 0.1},figsize =(20, 10))
# 将二维子图数组按行展平为一维，顺序为第一行左到右、第二行左到右、第三行左到右
axs_flat = axs.flatten()

for i in range(measurements):
    current_ax = axs_flat[i]
    current_dfrld = dfrld_list[i]
    try:
        # 注意：列名从1开始，所以需要i+1匹配列名
        current_ax.plot(current_dfrld[f'RLD date({i+1})'], current_dfrld['Depth'], lw=2, color=next(red1))
    except KeyError:
        pass
plt.show()

如果不想展平数组，也可以直接通过行、列索引定位子图，替换current_ax = axs_flat[i]为：

row_idx = i // 3
col_idx = i % 3
current_ax = axs[row_idx, col_idx]

两种写法效果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Etiende