在生成small multiples的子图代码中，numpy.ravel()的作用是什么？

我来给你掰扯清楚这个问题，其实核心就是**plt.subplots()返回的axes结构和你要迭代的数据集不匹配**，.ravel()就是用来解决这个错位问题的。

首先，先看你的代码里plt.subplots(6,3)返回的axes是什么：
当你指定了nrows=6和ncols=3时，Matplotlib会返回一个二维数组（形状为(6,3)），每个元素是一个单独的子图Axes对象。简单说就是它的结构是「6行，每行3个Axes」，大概长这样：

[[ax00, ax01, ax02],
 [ax10, ax11, ax12],
 ...
 [ax50, ax51, ax52]]

那如果不用.ravel()会怎么样？
如果你直接写for ax, data in zip(axes, clean_sets)，Python会把axes的每一行（比如[ax00, ax01, ax02]这个列表）和clean_sets里的第一个data配对。这时候ax是一个包含3个Axes的数组，你调用ax.plot(data.ETo, "o")肯定会报错——因为数组根本没有plot方法啊！

那.ravel()的作用是什么？
它就像把这个二维的“网格”彻底摊平成一条直线，把原来的(6,3)二维数组变成一个一维数组（形状为(18,)），结构变成：

[ax00, ax01, ax02, ax10, ax11, ax12, ..., ax50, ax51, ax52]

这样一来，zip(axes.ravel(), clean_sets)就能把每个单独的Axes对象和clean_sets里的每个数据集一一对应起来，循环的时候每次拿到的ax都是单个子图，data是单个数据集，调用ax.plot()就完全没问题了。

补充：有没有替代方法？ #

其实除了.ravel()，你也可以用.flatten()，两者效果在这个场景下几乎一样——都是把多维数组转成一维。区别在于.ravel()返回的是原数组的视图（如果可能的话），而.flatten()返回的是副本，但在你的小图绘制场景里，用哪个都不会有问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dodge