我有一个函数可以创建类似二维直方图的网格。为了选择是否将这个新绘图放在预先存在的图形上，我执行以下操作:

def make_hist2d(x, y, current_fig=False, layout=(1,1,1),*args):

    if current_fig: 

        fig = _plt.gcf()
        ax  = fig.add_subplot(*layout)  # layout=(nrows, ncols, nplot)

    else:

        fig, ax = _plt.subplots()    


    H, x, y = np.histogram2d(...)

    # manipulate the histogram, e.g. column normalize.

    XX, YY = _np.meshgrid(xedges, yedges)
    Image  = ax.pcolormesh(XX, YY, Hplot.T, norm=norm, **pcmesh_kwargs)
    ax.autoscale(tight=True)

    grid_kargs = {'orientation': 'vertical'}
    cax, kw    = _mpl.colorbar.make_axes_gridspec(ax, **grid_kargs)
    cbar       = fig.colorbar(Image, cax=cax)
    cbar.set_label(cbar_title)

    return fig, ax, cbar



def hist2d_grid(data_dict, key_pairs, layout, *args):  # ``*args`` are things like xlog, ylog, xlabel, etc. 
                                                       # that are common to all subplots in the figure.

    fig, ax = _plt.subplots()    

    nplots = range(len(key_pairs) + 1)    # key_pairs = ((k1a, k1b), (k2a, k2b), ..., (kna, knb))

    ax_list = []

    for pair, i in zip(key_pairs, nplots):

        fig, ax, cbar = make_hist2d(data[k1a], data[k1b]

        ax_list.append(ax)

    return fig, ax_list

然后我调用类似的东西:

hgrid = hist2d_grid(...)

但是，如果我想向 grid 添加一个新图形，我不知道有什么好的方法来获取子图布局。例如，有没有这样的东西:

layout = fig.get_layout()

那会给我类似 (nrows, ncols, n_subplots) 的东西吗？

我可以用类似的东西来做到这一点:

n_plot = len(ax_list) / 2  # Each subplot generates a plot and a color bar.
n_rows = np.floor(np.sqrt(n_ax))
n_cols = np.ceil(np.sqrt(n_ax))

但我必须处理特殊情况，例如 (2,4) 子图数组，我会得到 n_rows = 2 和 n_cols = 3，这意味着我会将 (2,3,8) 传递给 ax.add_subplot()，这显然不起作用，因为 8 > 3* 2.

最佳答案

由于 fig 返回的 ax，ax = plt.subplots(4,2) 是一个 numpy 轴数组，那么 ax.shape 会给你你想要的布局信息，例如

 nrows, ncols = ax.shape
 n_subplots = nrows*ncols

您还可以通过遍历图形对象的子对象来获取各个轴的位置，

[[f.colNum, f.rowNum] for f in fig.get_children()[1:]]

并可能从最终元素 fig.get_children()[-1]

你也可以使用 gridspec如果需要，可以更明确地说明子图的位置。使用 gridspec 设置 gridspec 对象并传递给子图，

import matplotlib.gridspec as gridspec
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
ax = plt.subplot(gs[0, 0])

要获得您可以使用的布局，

gs.get_geometry()

https://stackoverflow.com/questions/32960832/