在python中如何用范畴变量绘制直方图网格？

Question

我有一个包含50个数值变量和1个分类变量的数据集（segment_hc_print，有6个类别）。我想通过绘制一个柱状图网格来查看每个类别中每个变量的分布情况，其中每一行表示一个类别，列表示变量，网格中的每个单元格都是一个柱状图。我正在尝试以下代码为单变量生成网格：

def grid_histogram(variable, bins):
    fig = plt.figure(figsize=(20,10))
    fig.set_size_inches(10,10, forward = True)
    fig.suptitle(variable, fontsize = 8)
    plt.locator_params(numticks = 4)

    for i in np.arange(0, 6, 1):
        ax = plt.subplot(6,1,i+1)
        ax.hist(sensor_df_print_sample_v2[sensor_df_print_sample_v2.segment_hc_print == i][variable], bins)
        ax.set_title("cluster = " + str(i), fontsize = 5)
        ymin, ymax = ax.get_ylim()
        ax.set_yticks(np.round(np.linspace(ymin, ymax, 3), 2))
        xmin, xmax = ax.get_xlim()
        ax.set_xticks(np.round(np.linspace(xmin, xmax,3),2))
        plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation = 'vertical', fontsize = 4)

    fig.tight_layout()
    fig.savefig(str(variable) + '_histogram.pdf')
    plt.show()

我得到的是： sample histogram

如何生成这样的柱状图网格，每个变量堆叠在另一个变量的右侧？ 下面的代码生成了我需要的理想直方图大小。 sample histogram

Answer 1

如果我理解正确，您可以使用plt.subplots()创建一个网格。在下面的示例中，我将前5个变量绘制为列：

nr_of_categories = 6
nr_of_variables = 5

fig, ax = plt.subplots(nrows = nr_of_categories, cols = nr_of_variables, figsize = (20, 20))

for category in np.arange(0, nr_of_categories):
  for variable in np.arange(0, nr_of_variables):
    ax[category, variable].hist(sensor_df_print_sample_v2[sensor_df_print_sample_v2.segment_hc_print == i][variable], bins)

    # and then the rest of your code where you replace ax with ax[category, variable]