python-循环中的pandas子图
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python-循环中的pandas子图，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1511字，纯文字阅读大概需要3分钟。
内容图文
我有这段代码可以很好地在1行和6列中绘制出我的图
我尝试将其绘制为2×3或3×2失败
我在熊猫的.plot()实现中缺少什么吗？
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=6)
spfvL = [6, 11, 22, 33, 44, 55]
for j, i in enumerate(spfvL):
df['spfv' + str(i)] = pd.rolling_std(df['r VIX'], i)*np.sqrt(252)
res = smf.ols(formula='spfv'+ str(i)+' ~ Q(\'VIX Index\')', data=df).fit()
df['pred'+ str(i)] = better_predict(res, df)
df.loc[:,['pred' + str(i), 'spfv' + str(i)]].plot(ax=axes[j])
编辑：要获得2×3,我在下面尝试了一下,没有太大变化.
轴的形状为(2,3),我无法将正确的参数传递到最后一行ax = axes.
理想情况下,我应该有ax = axes [x] [y]之类的东西,其中(x,y)在[(0,0),(0,1),(0,2),(1,0),(1 ,1),(1,2)]从而具有确切的轴形状,但是我只需要枚举即可获得该“索引”列表…
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
spfvL = [6, 11, 22, 33, 44, 55]
for j, i in enumerate(spfvL):
df['spfv' + str(i)] = pd.rolling_std(df['r VIX'], i)*np.sqrt(252)
res = smf.ols(formula='spfv'+ str(i)+' ~ Q(\'VIX Index\')', data=df).fit()
df['pred'+ str(i)] = better_predict(res, df)
df.loc[:,['pred' + str(i), 'spfv' + str(i)]].plot(ax=axes[j])
解决方法:
轴是一个ndarray,我需要一种通过索引访问它的方法,幸运的是flat方法可以做到这一点.
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
spfvL = [6, 11, 22, 33, 44, 55]
for j, i in enumerate(spfvL):
df['spfv' + str(i)] = pd.rolling_std(df['r VIX'], i) * np.sqrt(252)
res = smf.ols(formula='spfv'+ str(i)+' ~ Q(\'VIX Index\')', data=df).fit()
df['pred'+ str(i)] = better_predict(res, df)
df.loc[:, ['pred' + str(i), 'spfv' + str(i)]].plot(ax=axes.flat[j])
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-循环中的pandas子图全部内容，希望文章能够帮你解决python-循环中的pandas子图所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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