Wie füge ich spezifische Achsen zum Matplotlib-Subplot hinzu?

Question

Ich versuche ein Matrixdiagramm mit Matplotlib zu erstellen.

Die einzelnen Plots werden mit einem spezifischen Modul windrose welche Unterklassen PolarAxes gemacht. Es scheint jedoch keine im Modul definierte Projektion zu geben, die als Subplot-Kwargs bezeichnet wird. Die Standardprojektion polar funktioniert nicht, da einige Argumente der Unterklasse fehlen.

Ich habe mehrere Ansätze ohne Erfolg getestet (sogar mit Seaborn Map in Anbetracht dieser Post: https://stackoverflow.com/a/25702476/3416205). Hierunter ist das nächste, was ich versucht habe. Gibt es eine Möglichkeit zu tun, was ich will, ohne eine neue Matplotlib-Projektion in Verbindung mit dem spezifischen WindroseAxes zu erstellen?

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.gridspec as gridspec 
from windrose import WindroseAxes 

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/AntoineGautier/Data/master/tmp.csv') 
fig = plt.figure() 
gs = gridspec.GridSpec(4, 2) 

def wind_plot(x, y, title=None, axes=None, fig=None): 
    ax = WindroseAxes.from_ax() 
    ax.set_position(axes.get_position(fig)) 
    ax.bar(x, y, normed=True, opening=0.8, edgecolor='white', bins=[0, 2.5, 5, 7.5, 10]) 
    ax.set_title(title) 

for (id_s, s) in enumerate(pd.unique(df.saison)): 
    for (id_jn, jn) in enumerate(pd.unique(df.jn)): 
     tmp = df.query('saison==@s & jn==@jn') 
     _ = plt.subplot(gs[id_s, id_jn], polar=True) 
     wind_plot(tmp.wd, tmp.ws, title=s + ' - ' + jn, axes=_, fig=fig) 

plt.show() 

Answer 1

Die Github-Seite aus dem windrose Modul bietet tatsächlich ein Beispiel für Nebenhandlungen: https://github.com/scls19fr/windrose/blob/master/samples/example_subplots.py.

Folgendes funktioniert.

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.gridspec as gridspec 
from windrose import WindroseAxes 

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/AntoineGautier/Data/master/tmp.csv') 

fig = plt.figure(figsize=(20, 10)) 
gs = gridspec.GridSpec(2, 4) 
gp = gs.get_grid_positions(fig) # [bottom, top, left, right] 

def wind_plot(x, y, title, fig, rect): 
    ax = WindroseAxes(fig, rect) 
    fig.add_axes(ax) 
    ax.bar(x, y, normed=True, opening=0.8, edgecolor='white', bins=[0, 2.5, 5, 7.5, 10]) 
    ax.set_title(title, position=(0.5, 1.1)) 

for (id_s, s) in enumerate(pd.unique(df.saison)): 
    for (id_jn, jn) in enumerate(pd.unique(df.jn)): 
     tmp = df.query('saison==@s & jn==@jn') 
     rect = [gp[2][id_s], gp[0][id_jn], 
       gp[3][id_s]-gp[2][id_s], 
       gp[1][id_jn]-gp[0][id_jn]] # [left, bottom, width, height] 
     wind_plot(tmp.wd, tmp.ws, s + ' | ' + jn, fig, rect) 

plt.show()