如何使用matplotlib在单个页面上绘制多个图？

我编写的代码可以一次打开16位数字。目前，它们都以单独的图形打开。我希望他们在同一页面上全部打开。不一样的图。我希望在单个页面/窗口上有16个独立的图形。同样由于某种原因，numbins和defaultreallimits的格式也无法保存在图1之上。我是否需要使用subplot命令？我不明白为什么我必须这样做，但不知道我还要做什么？

import csv
import scipy.stats
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(16):
    plt.figure(i)
    filename= easygui.fileopenbox(msg='Pdf distance 90m contour', title='select file', filetypes=['*.csv'], default='X:\\herring_schools\\')
    alt_file=open(filename)    
    a=[]
    for row in csv.DictReader(alt_file):
        a.append(row['Dist_90m(nmi)'])
    y= numpy.array(a, float)    
    relpdf=scipy.stats.relfreq(y, numbins=7, defaultreallimits=(-10,60))
    bins = numpy.arange(-10,60,10)
    print numpy.sum(relpdf[0])
    print bins
    patches=plt.bar(bins,relpdf[0], width=10, facecolor='black')
    titlename= easygui.enterbox(msg='write graph title', title='', default='', strip=True, image=None, root=None)
    plt.title(titlename)
    plt.ylabel('Probability Density Function')
    plt.xlabel('Distance from 90m Contour Line(nm)')
    plt.ylim([0,1])

plt.show()

要回答您的主要问题，您想使用subplot命令。我认为更改plt.figure(i)为plt.subplot(4,4,i+1)应该可行。

来自las3rjock的答案（某种程度上是OP接受的答案）是错误的-代码无法运行，也不是有效的matplotlib语法；该答案没有提供可运行的代码，并且缺少任何信息或建议，认为OP可能在编写自己的代码以解决OP中的问题方面有用。

鉴于这是公认的答案，并且已经获得了几次赞成票，我认为应该进行一些解构。

首先，调用插曲并没有给你多条曲线; 调用subplot可以创建一个图，也可以创建多个图。此外，“更改plt.figure（i）”不正确。

plt.figure（）（其中plt或PLT通常是导入的matplotlib的pyplot库，并作为全局变量，plt或有时作为PLT反弹，如下所示：

from matplotlib import pyplot as PLT

fig = PLT.figure()

上一行创建了一个matplotlib图形实例；然后，为每个绘图窗口调用该对象的add_subplot方法（非正式地考虑一个包含单个子图的x和y轴）。您可以创建（无论是一个页面还是多个页面），就像这样

fig.add_subplot(111)

这种语法等效于

fig.add_subplot(1,1,1)

选择对您有意义的一种。

在下面，我列出了在页面上绘制两个图的代码，一个在另一个图上。通过传递给add_subplot的参数完成格式化。请注意，第一个图的参数为（211），第二个图的参数为（212）。

from matplotlib import pyplot as PLT

fig = PLT.figure()

ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot([(1, 2), (3, 4)], [(4, 3), (2, 3)])

ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.plot([(7, 2), (5, 3)], [(1, 6), (9, 5)])

PLT.show()

这两个参数中的每一个都是完整的规范，用于在页面上正确放置各个绘图窗口。

211（其又，也可以在3元组的形式写为（2,1,1）指两行和一列的波形图窗口;第三位数指定了相对于其它副区Windows的那个特定的副区窗口的顺序-在这种情况下，这是第一个绘图（将其放置在第1行上），因此是绘图编号1，第1行col 1。

传递给第二个add_subplot调用的参数与第一个调用的参数仅以尾随数字（2而不是1）不同，因为该图是第二个图（第2行，第1行）。

包含更多绘图的示例：如果您想在一个页面上以2x2矩阵配置显示四个绘图，则将调用add_subplot方法四次，并传入这四个参数（221），（222），（223）和（ 224），分别在10、2、8和4点钟的页面上并按此顺序创建四个绘图。

请注意，四个参数中的每个参数都包含两个前导2，它们对2 x 2的配置进行编码，即两行两列。

四个参数中每个参数的第三个（最右边）数字在2 x 2矩阵中编码该特定绘图窗口的顺序，即第1行第1列（1），第1行第2列（2），第2行col 1（3），第2行col 2（4）。

由于这个问题是从4年前开始的，因此已经实现了新功能plt.subplots，其中有一个非常方便的新功能：

fig, axes = plot.subplots(nrows=2, ncols=3, sharex=True, sharey=True)

这里axes是一个numpy.ndarrayAxesSubplot对象，使它很方便地通过不同的次要情节去只是使用数组索引[i,j]。

这也可以：

for i in range(19):
    plt.subplot(5,4,i+1) 

它在一页上绘制19个总图。格式为5下4横。

@doug＆FS。的答案是非常好的解决方案。我想在pandas.dataframe上共享迭代解决方案。

import pandas as pd
df=pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [4, 3], [2, 3]])
fig = plt.figure(figsize=(14,8))
for i in df.columns:
    ax=plt.subplot(2,1,i+1) 
    df[[i]].plot(ax=ax)
    print(i)
plt.show()