Мне нужно построить переменное количество графиков (по крайней мере, 1, но неизвестно максимальное число), и я не мог придумать способ динамически создавать и назначать подграфики заданным графикам.
Код выглядит следующим образом:
check = False
if "node_x_9" in names:
if "node_x_11" in names:
plt.plot(df["node_x_9"], df["node_x_11"])
check = True
elif "node_x_10" in names:
if "node_x_12" in names:
plt.plot(df["node_x_10", "node_x_12"])
check = True
if check:
plt.show()
Я думал о предварительном задании ряда подзаголовков (например, plt.subplots(3, 3)), но я все еще не мог придумать способ назначить графики, не ограничивая их заданной позицией подзаголовка.
Моя идея заключалась бы в том, чтобы создать сюжет 2x1, если у меня есть два подзаголовка, 1x1, если у меня есть один, 3x1, если у меня есть 3 и т. д., и не оставлять пространство подзаговора пустым.
именно, необходимо изучить базу данных, содержащую несколько узлов, но неизвестно, сколько она будет содержать на самом деле. Что касается второго вопроса, да, я хотел бы назначать их динамически.
Я сталкивался с такими случаями: вы хотите создать один график для каждого случая, но не знаете, сколько существует случаев, пока не запросите данные за день.
Я использовал квадратный макет в качестве предположения (измените приведенное ниже, если вам требуется другое соотношение сторон), затем подсчитайте, сколько случаев у вас есть - найдите целочисленный квадратный корень, который плюс один даст вам целочисленную длину стороны площадь, которая гарантированно соответствует вашим требованиям.
Теперь вы можете установить объект matplotlib Gridspec с необходимой шириной и высотой, ссылаясь на него по индексу для размещения ваших отдельных графиков.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
import random
# Create some random data with size=`random` number between 5 and 100
size = random.randint(5,100)
data_rows = pd.DataFrame([np.random.normal(1,5,25) for s in range(0,size)])
# Find the length of a (near) square based on the number of the data samples
side_length = int(len(data_rows)**(1/2))+1
print(side_length)
#Create a gridspec object based on the side_length in both x and y dimensions
gs=gridspec.GridSpec(side_length, side_length)
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
# Using the index i, populate the gridpsec object with
# one plot per cell.
for i,row in data_rows.iterrows():
ax=fig.add_subplot(gs[i])
plt.bar(x=range(0,25),height=row)
Если len(data_rows)
уже является квадратным числом, то к side_length
не нужно добавлять 1. Можно добавить условие: int(len(data_rows)**(1/2)) if len(data_rows)**(1/2) == int(len(data_rows)**(1/2)) else int(len(data_rows)**(1/2))+1
Оглядываясь назад, math.ceil, вероятно, хороший и аккуратный способ получить такое же поведение, что-то вроде side_length = ceil(len(data_rows)**(1/2))
Да, так аккуратнее выглядит. Спасибо, выучил.
так что, если я правильно понял, вы не знаете, сколько участков вы хотите построить заранее, верно? Вы хотите динамически добавлять сюжеты?