我将如何迭代一个文件列表，并将它们绘制成一个图上的子图？ [英] How would I iterate over a list of files and plot them as subplots on a single figure?

问题描述

我试图将文件绘制到8个子图上2个数字。我正在使用for循环和枚举运算符，以及axarray来做到这一点。
我几乎在最后一步（用斧头），但需要指导如何完成它。
这里是我的代码：

pre $ import $ matplotlib.pyplot as plt
import parse_gctoo
import glob
f，ax1 = plt.subplots（）

def histo_plotter（file，plot_title，ax）：
＃以字符串形式读入文件
GCT_object = parse_gctoo.parse （文件）
＃为范围（9）中的c：
＃打印类型（GCT_object.data_df.iloc [0] [c]）
＃计算data_df中行的中位数$ b $格式（单元格）
如果plot_title ==ZSPCQNORM：b＃gene_medians = GCT_object.data_df.quantile（q = 0.5，axis = 1）
＃plot_title =
gene_means = GCT_object.data_df.mean（axis = 1）
＃制作手段的直方图
ax.hist（gene_means）
plt.title（MeanGeneExpressionZSPCQNORM）
plt.xlabel（MedianGeneExpression）
plt.ylabel（Count）
elif plot_title ==QNORM：
gene_medians = GCT_object.data_df.median（axis = 1）
＃制作媒体直方图
ax.hist（gene_medians）
plt.title（MedianGeneExpressionQNORM）
plt.xlabel（MedianGeneExpression）
plt.ylabel（Count）
plt.show（）
f.savefig（hist_example1.png）



＃plt.ylim（-1，1）
＃plt.xlim（-1,1）

＃histo_plotter（/ Users / eibelman / Desktop / ZSCOREDATA- CXA061_SKL_48H_X1_B29_ZSPCQNORM_n372x978.gct.txt，ZSPCQNORM，ax1）
＃histo_plotter （/Users/eibelman/Desktop/NewLJP005_A375_24H_X2_B19_QNORM_n373x978.gct.txt，QNORM，ax1）
#########



＃创建x2 LJP005单元格文件列表

z_list = glob.glob（/ Volumes / cmap_obelix / pod / custom / LJP / roast / LJP005_ [A375，A549，BT20，HA1E，HC515， HEPG2，HS578T，HT29] * X2 * / zs / * ZSPCQNORM * .gct）
q_list = glob.glob（/ Volumes / cmap_obelix / pod / custom / LJP / roast / LJP005_ [A375，A549，BT20 ，HA1E，HC515，HEPG2，HS578T，HT29] * _ X2 _ * / * _ QNORM _ *。gct）



＃for循环允许绘制多个文件（q_list）：

f，axarray = plt.subplots（2,4）
），1，n + 1）
axarray = histo_plotter（n，QNORM，ax1）
＃axarray [n] .plot（）
plt.show（）

＃f，axarray = plt.subplots（2，4）
＃for n，single_z枚举（z_list）：
＃＃ax = plt.subplot（len（z_list），1 ，n + 1）
＃histo_plotter（single_z，ZSPCQNORM，ax1）'

  import matplotlib.pyplot as plt 
 $> 
 
 b $ b plt.figure（）
 
 for n，枚举中的single_q（q_list）：
 ax = plt.subplot（len（q_list），1，n + 1）$ b $ （b）GCT_object = parse_gctoo.parse（single_q）
 gene_medians = GCT_object.data_df.median（axis = 1）
 plt.hist（gene_medians）
＃调整标题，标签等
 
 plt.show（）
  

解释：

• enume （ n ）;同时返回它们的下标（ n）。


• 函数子图（size，column，row）需要这些参数： size 是图中子图的总数，而 row 和列确定当前图的位置。 n + 1 有必要将图表沿着图形网格放置在正确的位置上;
  
• 我编辑了其余的代码您自己的数据

I'm trying to plot files onto 8 subplots for 2 figures. I am using a for loop and enumerate operator, along with axarray to do this. I am almost there with the last step (with axarray) but need guidance as to how to finish it. Here's my code:

'import matplotlib.pyplot as plt
import parse_gctoo
import glob
f, ax1 = plt.subplots()

def histo_plotter(file, plot_title, ax):
    # read in file as string
    GCT_object = parse_gctoo.parse(file)
    # for c in range(9):
    #     print type(GCT_object.data_df.iloc[0][c])
    # computing median of rows in data_df
    # gene_medians = GCT_object.data_df.quantile(q=0.5,axis=1)
    # plot_title = "Gene expression levels for {}".format(cell)
    if plot_title == "ZSPCQNORM":
        gene_means = GCT_object.data_df.mean(axis=1)
        #making histogram of means
        ax.hist(gene_means)
        plt.title("MeanGeneExpressionZSPCQNORM")
        plt.xlabel("MedianGeneExpression")
        plt.ylabel("Count")
    elif plot_title == "QNORM":
        gene_medians = GCT_object.data_df.median(axis=1)
        #making histogram of medians
        ax.hist(gene_medians)
        plt.title("MedianGeneExpressionQNORM")
        plt.xlabel("MedianGeneExpression")
        plt.ylabel("Count")
plt.show()
f.savefig("hist_example1.png")



# plt.ylim(-1, 1)
# plt.xlim(-1,1)

# histo_plotter("/Users/eibelman/Desktop/ZSCOREDATA-    CXA061_SKL_48H_X1_B29_ZSPCQNORM_n372x978.gct.txt", "ZSPCQNORM", ax1)
#     histo_plotter("/Users/eibelman/Desktop/NewLJP005_A375_24H_X2_B19_QNORM_n373x978.gct.txt", "QNORM", ax1)
#########



# Create list of x2 LJP005 cell line files

z_list = glob.glob("/Volumes/cmap_obelix/pod/custom/LJP/roast/LJP005_[A375, A549, BT20, HA1E, HC515, HEPG2, HS578T, HT29]*X2*/zs/*ZSPCQNORM*.gct")
q_list = glob.glob("/Volumes/cmap_obelix/pod/custom/LJP/roast/LJP005_[A375, A549, BT20, HA1E, HC515, HEPG2, HS578T, HT29]*_X2_*/*_QNORM_*.gct")



# for loop which allows plotting multiple files in a single figure

f, axarray = plt.subplots(2, 4)
for n, single_q in enumerate(q_list):
     # axarray = plt.subplot(len(q_list), 1, n+1)
     axarray = histo_plotter(n, "QNORM", ax1)
    # axarray[n].plot()
plt.show()

# f, axarray = plt.subplots(2, 4)
# for n, single_z in enumerate(z_list):
#     # ax = plt.subplot(len(z_list), 1, n+1)
#     histo_plotter(single_z, "ZSPCQNORM", ax1)'

解决方案

You can try this:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

for n, single_q in enumerate(q_list):
    ax = plt.subplot(len(q_list), 1, n+1)
    GCT_object = parse_gctoo.parse(single_q)
    gene_medians = GCT_object.data_df.median(axis=1)
    plt.hist(gene_medians)
    # tweak title, labels, etc.

plt.show()

Explaining:

• enumerate iterates over the items (s) while also returning their indices (n);
• the function subplot(size, column, row) requires these parameters: size is the total amount of subplots in the figure, and row and column determine the position for the current plot. n+1 is necessary to put the plot in the correct position along the plot grid;
• I edited the rest of the code with your own data

这篇关于我将如何迭代一个文件列表，并将它们绘制成一个图上的子图？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！