我編寫了以下代碼來在不同的子圖中繪制 6 個餅圖，但出現錯誤。如果我使用它僅繪制 2 個圖表，則該代碼可以正常工作，但如果超出此范圍，則會產生錯誤。我的數據集中有 6 個分類變量，其名稱存儲在 list 中cat_cols。圖表是根據訓練數據繪制的train。代碼fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(24, 10))for i, c in enumerate(cat_cols): train[c].value_counts()[::-1].plot(kind = 'pie', ax=axes[i], title=c, autopct='%.0f', fontsize=18) axes[i].set_ylabel('') plt.tight_layout()錯誤AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_figure'我們該如何糾正這個問題？
1 回答
三國紛爭
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問題是
plt.subplots(2, 3, figsize=(24, 10))創建兩組 3 個子圖，而不是一組 6 個子圖。
array([[<AxesSubplot:xlabel='radians'>,?<AxesSubplot:xlabel='radians'>,?<AxesSubplot:xlabel='radians'>], ???????[<AxesSubplot:xlabel='radians'>,?<AxesSubplot:xlabel='radians'>,?<AxesSubplot:xlabel='radians'>]],?dtype=object)
axes使用解壓 中的所有子圖數組axes.ravel()。numpy.ravel，它返回一個展平的數組。列表理解也可以工作，
axe = [sub for x in axes for sub in x]實際上，可以類似地使用
axes.ravel()、axes.flat、 和。axes.flatten()請參閱numpy 中的 flatten 和 ravel 函數有什么區別？&?numpy 之間的 flat 和 ravel() 之間的區別。
將每個圖分配給 中的子圖之一
axe。
import pandas as pd
import numpy as np
# sinusoidal sample data
sample_length = range(1, 6+1)
rads = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
data = np.array([np.sin(t*rads) for t in sample_length])
df = pd.DataFrame(data.T, index=pd.Series(rads.tolist(), name='radians'), columns=[f'freq: {i}x' for i in sample_length])
# crate the figure and axes
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(24, 10))
# unpack all the axes subplots
axe = axes.ravel()
# assign the plot to each subplot in axe
for i, c in enumerate(df.columns):
? ? df[c].plot(ax=axe[i])
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