『python作業』matplotlibライブラリの注意点

1、複数の図を描く場合、1枚の図を描くたびにpltを使用する.close()図を閉じます.そうしないと、各図が次の図に蓄積されます.
2、複数のグラフを描く場合plt.figure(fig_i)を使用して作成
3、同じ図に複数のサブ図を描く場合plt.subplot(221)、221は、2行2列の計4つの図を確立し、この図を第1の図に示すことを意味する.
4、複数のデータソースは複数のグラフを描き、各グラフには複数のサブグラフがあり、以下のコードを使用できます.

def data_plt(data_tuple, save_path="YDY_fig", name=""):
    """
         
    :return:
    """

    data_1, data_2, data_3, data_4 = data_tuple

    #          ，       
    path = os.getcwd()
    dir_path = path + "//%s" % save_path
    if not os.path.exists(dir_path):
        os.mkdir(dir_path)

    fig_i = 1
    for i, col in enumerate(data_1.columns):
        #        NAN  
        data_1_filter_nan = df_filter_nan(data_1, col)
        data_2_filter_nan = df_filter_nan(data_2, col)
        data_3_filter_nan = df_filter_nan(data_3, col)
        data_4_filter_nan = df_filter_nan(data_4, col)

        data_filter_nan_tuple = data_1_filter_nan, data_2_filter_nan, data_3_filter_nan, data_4_filter_nan

        step = re.findall(r"[0-9]+", col)[0]

        plt.figure(fig_i)  #        fig_i
        sub_fig_i = 221
        for data_i in data_filter_nan_tuple:
            NT = scs.norm.fit(data_i[col])  # `    `
            plt.sca(plt.subplot(sub_fig_i))  #      sub_fig_i
            plt.hist(data_i[col])  #   
            plt.axis([0, 100, 0, len(data_i)])
            plt.ylabel('Freq')
            plt.title(r'$ step=%s, \ \mu=%.2f ,\ \sigma=%.2f $' % (step, float(NT[0]), float(NT[1])))
            plt.grid(True)
            sub_fig_i += 1
        plt.savefig(r"%s/%s_%s.png" % (save_path, name, col))
        fig_i += 1
        # plt.show()
        #    
        plt.close()

    return None