группа множественным участок в одном фигурном питона

Question

Моя функция возврата 28 участков (рисунок), но мне нужно сгруппировать их на одну цифру, это мой код для генерации 28 участков

for cat in df.ASS_ASSIGNMENT.unique() : 
    a = df.loc[df['ASS_ASSIGNMENT'] == cat] 
    dates = a['DATE'] 
    prediction = a['CSPL_RECEIVED_CALLS'] 
    plt.plot(dates,prediction) 
    plt.ylabel("nmb_app") 
    plt.legend([cat.decode('utf-8')],loc='best') 
    plt.xlabel(cat.decode('utf-8')) 

Answer 1

Используйте plt.subplots. Например,

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

fig, axes = plt.subplots(ncols=7, nrows=4) 

for i, ax in enumerate(axes.flatten()): 
    x = np.random.randint(-5, 5, 20) 
    y = np.random.randint(-5, 5, 20) 
    ax.scatter(x, y) 
    ax.set_title('Axis {}'.format(i)) 

plt.tight_layout() 

---

Идя немного глубже, а Лиловый указывает, это зависит, если вы хотите 28 кривых в одном участке в одной фигуре или 28 отдельных участков, каждый со своей собственной оси все в одном фигура.

Предполагая, что вы dataframe, df, с 28 колоннами можно поставить все 28 кривые на одном участке в одном рисунке, используя plt.subplots, как это так,

fig1, ax1 = plt.subplots() 
df.plot(color=colors, ax=ax1) 
plt.legend(ncol=4, loc='best') 

Если вместо этого вы хотите 28 отдельных осей в одном рисунке вы можете использовать plt.subplots таким образом

fig2, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=7) 
for i, ax in enumerate(axes.flatten()): 
    df[df.columns[i]].plot(color=colors[i], ax=ax) 
    ax.set_title(df.columns[i]) 

---

Здесь df выглядит

In [114]: df.shape 
Out[114]: (15, 28) 

In [115]: df.head() 
Out[115]: 
     IYU  ZMK  DRO  UIC  DOF  ASG  DLU \ 
0 0.970467 1.026171 -0.141261 1.719777 2.344803 2.956578 2.433358 
1 7.982833 7.667973 7.907016 7.897172 6.659990 5.623201 6.818639 
2 4.608682 4.494827 6.078604 5.634331 4.553364 5.418964 6.079736 
3 1.299400 3.235654 3.317892 2.689927 2.575684 4.844506 4.368858 
4 10.690242 10.375313 10.062212 9.150162 9.620630 9.164129 8.661847 

     BO1  JFN  S9Q ...   X4K  ZQG  2TS \ 
0 2.798409 2.425745 3.563515 ...  7.623710 7.678988 7.044471 
1 8.391905 7.242406 8.960973 ...  5.389336 5.083990 5.857414 
2 7.631030 7.822071 5.657916 ...  2.884925 2.570883 2.550461 
3 6.061272 4.224779 5.709211 ...  4.961713 5.803743 6.008319 
4 10.240355 9.792029 8.438934 ...  6.451223 5.072552 6.894701 

     RS0  P6T  FOU  LN9  CFG  C9D  ZG2 
0 9.380106 9.654287 8.065816 7.029103 7.701655 6.811254 7.315282 
1 3.931037 3.206575 3.728755 2.972959 4.436053 4.906322 4.796217 
2 3.784638 2.445668 1.423225 1.506143 0.786983 -0.666565 1.120315 
3 5.749563 7.084335 7.992780 6.998563 7.253861 8.845475 9.592453 
4 4.581062 5.807435 5.544668 5.249163 6.555792 8.299669 8.036408 

и был создан

import pandas as pd 
import numpy as np 
import string 
import random 

m = 28 
n = 15 

def random_data(m, n): 
    return np.cumsum(np.random.randn(m*n)).reshape(m, n) 

def id_generator(number, size=6, chars=string.ascii_uppercase + string.digits): 
    sequence = [] 
    for n in range(number): 
     sequence.append(''.join(random.choice(chars) for _ in range(size))) 
    return sequence 

df = pd.DataFrame(random_data(n, m), columns=id_generator(number=m, size=3)) 

цвета был определен как

import seaborn as sns 
colors = sns.cubehelix_palette(28, rot=-0.4)