python axes函数_matplotlib中的axes.flat做什么？

让我们看一个最小的例子，在这里我们用^{}创建一些轴，也可以看到this questionimport matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(ncols=2,nrows=3, sharex=True, sharey=True)

for i, ax in enumerate(axes.flat):

ax.scatter([i//2+1, i],[i,i//3])

plt.show()

这里，axes是一个轴的numpy数组print(type(axes))

print(axes.shape)

> (3L, 2L)

axes.flat不是函数，而是numpy.ndarray：^{}的属性ndarray.flat

A 1-D iterator over the array.

This is a numpy.flatiter instance, which acts similarly to, but is not a subclass of, Python’s built-in iterator object.

示例：import numpy as np

a = np.array([[2,3],

[4,5],

[6,7]])

for i in a.flat:

print(i)

它会打印数字2 3 4 5 6 7。

作为阵列上的一个内旋器，你可以用它从3x2个轴的阵列上绕所有的轴for i, ax in enumerate(axes.flat):

对于每次迭代，它将从该数组中产生下一个轴，这样您就可以轻松地在一个循环中绘制到所有轴。

另一种方法是使用axes.flatten()，其中flatten()是numpy数组的方法。它不是迭代器，而是返回数组的展开版本：for i, ax in enumerate(axes.flatten()):

从外面看，两者没有区别。不过，迭代器实际上并不创建新数组，因此速度可能会稍快一些(尽管在matplotlib axes对象中这一点永远不会被注意到)。flat1 = [ax for ax in axes.flat]

flat2 = axes.flatten()

print(flat1 == flat2)

> [ True True True True True True]

与单独迭代行和列的原始方法相比，迭代axes数组的扁平化版本的优点是可以节省一个循环for row in axes:

for ax in row:

ax.scatter(...)

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