首页 > 解决方案 > Python 3:即使使用相同的数据,子图也不同

问题描述

我正在使用 python 3 seaborn 来生成以下子图。

import numpy as np; np.random.seed(1)
import seaborn as sns; sns.set()
uniform_data = np.random.rand(500, 12)
plt.subplot(2, 1, 1)
ax = sns.heatmap(uniform_data)
plt.subplot(2, 1, 2)
ax = sns.heatmap(uniform_data)

两个子图使用相同的数据,但给出不同的图。我不明白为什么。

标签: python-3.xseabornsubplot

解决方案


我认为问题出在您试图绘制太多行的事实。如果您减小数组的大小,您可以清楚地看到图表是相同的

import numpy as np; np.random.seed(1)
import seaborn as sns; sns.set()
uniform_data = np.random.rand(10, 12)
plt.subplot(2, 1, 1)
ax = sns.heatmap(uniform_data)
plt.subplot(2, 1, 2)
ax = sns.heatmap(uniform_data)

在此处输入图像描述

但是当您尝试在图形的小空间中绘制 500 条线时,matplotlib 无法绘制所有线,并选择一个随机(?)子集进行显示。

如果您要增加图形的大小以便可以绘制所有线条,那么您将再次获得相同的输出。

import numpy as np; np.random.seed(1)
import seaborn as sns; sns.set()
uniform_data = np.random.rand(500, 12)
plt.figure(figsize=(10,30))
plt.subplot(2, 1, 1)
ax = sns.heatmap(uniform_data)
plt.subplot(2, 1, 2)
ax = sns.heatmap(uniform_data)

在此处输入图像描述


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