は、forループ内からの単一の図に複数のプロットをプロット - Pythonの

Question

が、私はこの質問への応答を検討している：How would I iterate over a list of files and plot them as subplots on a single figure?

は、しかし、私の目標を達成するためにどのように賢く何もしていません。異なるx軸を持つ複数のデータセットをPythonの1つのFigureにプロットしたいと思います。私はデータセットにFFTを実行し、次に3つのButterworthフィルタ出力を計算する私のコードのスニペットを含めました。理想的には、すべて私が以下のコードで達成しようとしている単一の図にプロットしたいと思います。 forループは3つのButterworthフィルタ出力を計算します。上のコードは、FFTとFFT曲線とsqrt（0.5）行を前に生成されたプロットに追加しようとする直下のコードです。

いずれかの方向またはアドバイスをいただければ幸いです。

"""Performs a Fast Fourier Transform on the data specified at the base of the code""" 
def FFT(col): 
    x = io2.loc[1:,'Time'] 
    y = io2.loc[1:,col] 
    # Number of samplepoints 
    #N = 600 
    N = pd.Series.count(x) 
    N2 = int(N/2) 
    # sample spacing 
    #T = 1.0/800.0 
    T = 1/(io2.loc[2,'Time'] - io2.loc[1,'Time']) 
    #x = np.linspace(0.0, N*T, N) 
    #y = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*x) + 0.5*np.sin(80.0 * 2.0*np.pi*x) 
    yf = scipy.fftpack.fft(y) 
    xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N2) 

fig=plt.figure() 
plt.clf() 
i=1 
for order in [3, 6, 9]: 
    ax=fig.add_subplot(111, label="order = %d" % order) 
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order) 
    w, h = freqz(b, a, worN=2000) 

    ax.plot((fs * 0.5/np.pi) * w, abs(h)) 
    i=i+1 

ax4=fig.add_subplot(111, label='sqrt(0.5)', frame_on=False) 
ax5=fig.add_subplot(111, label="FFT of "+col, frame_on=False) 

ax4.plot([0, 0.5 * fs], [np.sqrt(0.5), np.sqrt(0.5)], '--') 
ax5.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[:N2])) 
plt.xlabel('Frequency (Hz)') 
plt.ylabel('Gain') 
plt.grid(True) 
plt.legend(loc='best') 

#fig, ax = plt.subplots() 
#ax.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[:N2]), label="FFT of "+col) 
plt.axis([0,5000,0,0.1]) 
#plt.xlabel('Frequency (Hz)') 
#plt.ylabel('Amplitude (mm)') 
#plt.legend(loc=0) 
plt.show() 

return 

種類よろしく、ここで

Answer 1

ますが、別のXとYデータセットを持つ複数の行をプロットする方法の最小限の例を見つけることができます。 add_subplot(111)と入力するたびにプロットが再作成されます。代わりに、plotに複数回電話する必要があります。私は、複数の行を持つ単一のプロットの例と、行ごとに1つのサブプロットの例を追加しました。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x1 = np.arange(0, 10, 1) 
x2 = np.arange(3, 12, 0.1) 
x3 = np.arange(2, 8, 0.01) 

y1 = np.sin(x1) 
y2 = np.cos(x2**0.8) 
y3 = np.sin(4.*x3)**3 

data = [] 
data.append((x1, y1, 'label1')) 
data.append((x2, y2, 'label2')) 
data.append((x3, y3, 'label3')) 

# All lines in one plot. 
plt.figure() 
for n in data: 
    plt.plot(n[0], n[1], label=n[2]) 
plt.legend(loc=0, frameon=False) 

# One subplot per data set. 
cols = 2 
rows = len(data)//2 + len(data)%2 
plt.figure() 
gs = plt.GridSpec(rows, cols) 
for n in range(len(data)): 
    i = n%2 
    j = n//2 
    plt.subplot(gs[j,i]) 
    plt.plot(data[n][0], data[n][1]) 
    plt.title(data[n][2]) 
plt.tight_layout() 
plt.show()