如何将Hypertools绘图嵌入Matplotlib子图网格中？

我来给你一步步拆解实现方法，亲测好用：

1. 先搭建Matplotlib子图框架
   先用matplotlib.pyplot.subplots()创建你想要的子图网格，比如常见的2行2列布局，这会返回一个画布对象和轴对象数组，后续我们就把Hypertools的图绑定到这些轴上。
   示例代码：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import hypertools as hyp
   import numpy as np
   
   # 生成几组测试用的样本数据
   data1 = np.random.randn(100, 3)
   data2 = np.random.randn(100, 3)
   data3 = np.random.randn(100, 3)
   data4 = np.random.randn(100, 3)
   
   # 创建2×2的子图网格，指定画布大小
   fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
   

2. 把Hypertools绘图绑定到指定子图
   这一步是关键！你只需要在调用hyp.plot()时，通过ax参数直接指定要使用的子图轴，再加上show=False阻止它单独弹出窗口，Hypertools就会把图画在你指定的子图位置里。
   示例代码：

   # 给第一个子图绘图并加标题
   hyp.plot(data1, show=False, ax=axes[0, 0])
   axes[0, 0].set_title('第一组数据可视化')
   
   # 第二个子图
   hyp.plot(data2, show=False, ax=axes[0, 1])
   axes[0, 1].set_title('第二组数据可视化')
   
   # 第三个子图
   hyp.plot(data3, show=False, ax=axes[1, 0])
   axes[1, 0].set_title('第三组数据可视化')
   
   # 第四个子图
   hyp.plot(data4, show=False, ax=axes[1, 1])
   axes[1, 1].set_title('第四组数据可视化')
   

3. 调整布局并显示整体图形
   最后调用plt.tight_layout()自动调整子图间距，避免标签、标题重叠，再用plt.show()把整个子图网格展示出来：

   plt.tight_layout()
   plt.show()
   

额外小技巧 #

如果你已经提前得到了DataGeometry对象（比如之前调用hyp.plot(data, show=False)返回的结果），也可以事后修改它的ax属性来绑定子图轴，再重新渲染：

# 先得到DataGeometry对象
dg = hyp.plot(data1, show=False)
# 绑定到指定子图轴
dg.ax = axes[0,0]
# 重新绘制
dg.plot()

这样就能完美把多个Hypertools绘图整合到Matplotlib的子图网格里，再也不会弹出独立窗口啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel Mahler