如何在for循环中按顺序定位matplotlib子图ax完成批量绘图

行优先遍历二维子图数组的核心逻辑是：用循环序号i对子图总列数取整得到行索引，取余得到列索引，修改后代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde
from numpy.polynomial.polynomial import polyfit

# 先明确子图列数
cols = measurements // 3
fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ncols=cols, facecolor='w', sharex=True)

for i in range(measurements):
    try:
        x = self.len.iloc[:,i]
        y = self.dfr.iloc[:,i]
        inds = ~np.logical_or(np.isnan(x), np.isnan(y))
        x = x[inds]
        y = y[inds]

        xy = np.vstack([x,y])
        z = gaussian_kde(xy)(xy)
        b, m = polyfit(x, y, 1)
        
        # 行优先索引：行号=i//总列数，列号=i%总列数
        current_ax = ax[i//cols, i%cols]
        current_ax.scatter(x, y, c=z, s=50, cmap='jet', edgecolor='none', label=None, picker=True, zorder=2)
        current_ax.plot(x, b + m * x, '-')
        current_ax.set_xlim(0,100)
    except KeyError:
        pass

# 可选优化：如果measurements不是3的整数倍，隐藏多余的空白子图
for j in range(i+1, 3*cols):
    ax[j//cols, j%cols].set_visible(False)

plt.show()

关键说明 #

• 之前的写法错误原因是硬编码了行计算的除数为3，和实际子图列数measurements//3不匹配，导致索引越界或者顺序错误
• 索引ax[i//cols, i%cols]完全符合行优先的遍历要求：先遍历第0行所有列，再遍历第1行所有列，依次类推
• 原代码中edgecolor=''在高版本matplotlib中会触发警告，修改为edgecolor='none'兼容性更好

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Etiende