pythonでのグラフ複数表示

Question

pythonを用いて、グラフの複数表示をしようとしているのですがうまくいきません。
現状問題としては、表示したいグラフは表示されるが、Figure1に全てのデータが入っているようです。
文字列で表すと以下の様になります。

表示の理想
Figure1 Figure2
1a 3a 1b 3b
2a 4a 2b 4b

のような形で複数のFigureの中にそれぞれ複数のグラフを内包するような形での表示をしたいです。
今の状態だと、最初にFigure1が表示され、そのウィンドウを消すと新たにFigure1が生成されます。
ここ最初に生成されたFigure1のほうには、1a～4aのグラフが内包されていて、
後から生成されたFigure1のほうには、1b～4bのグラフが内包されています。

今後のデータ処理の関係上、Figure1からFigure4を生成出来る様になれば良いのですが…。

以下に表示部分に関するソースを提示します。
分かりにくいかと思いますが宜しくお願いします。

#ウェーブレット解析結果の可視化
plt.close("all")
plt.ioff()
figprops = dict(figsize=(11, 8), dpi=72)
fig = plt.figure(**figprops)

ax1 = plt.axes([0.1, 0.75, 0.65, 0.2])
ax1.plot(t1, iwave, "-", linewidth=1, color=[0.5, 0.5, 0.5])
ax1.plot(t1, dat1, "k", linewidth=1.5)
ax1.set_title("a) {}".format(title))
ax1.set_ylabel(r"{}".format(label))

bx1 = plt.axes([0.1, 0.37, 0.65, 0.28], sharex=ax1)
levels = [0.03125, 0.0625, 0.125, 0.25, 0.5, 1, 2, 4, 8, 16, 32]
bx1.contourf(t1, np.log2(period), np.log2(power), np.log2(levels), extend="both", cmap=plt.cm.viridis)
extent = [t1.min(), t1.max(), 0, max(period)]
bx1.contour(t1, np.log2(period), sig95, [-99, 1], colors="k", linewidths=2, extent=extent)
bx1.fill(np.concatenate([t1, t1[-1:] + dt, t1[-1:] + dt,
                        t1[:1] - dt, t1[:1] - dt]), 
        np.concatenate([np.log2(coi), [1e-9], np.log2(period[-1:]),
                       np.log2(period[-1:]), [1e-9]]),
        "k", alpha=0.3, hatch="x")
bx1.set_title("b){} Wavelet Power Spectrum ({})".format(label, mother.name))
bx1.set_ylabel("Period")

Yticks = 2 ** np.arange(np.ceil(np.log2(period.min())), np.ceil(period.max()))
bx1.set_yticks(np.log2(Yticks))
bx1.set_yticklabels(Yticks)

cx1 = plt.axes([0.77, 0.37, 0.2, 0.28], sharey=bx1)
cx1.plot(glbl_signif, np.log2(period), "k--")
cx1.plot(var * fft_theor, np.log2(period), "--", color="#cccccc")
cx1.plot(var * fft_power, np.log2(1./fftfreqs), "-", color="#cccccc", linewidth=1.)
cx1.plot(var * glbl_power, np.log2(period), "k-", linewidth=1.5)
cx1.set_title("c) Global Wavelet Spectrum")
cx1.set_xlabel(r"Power {}^2".format(units))
cx1.set_xlim([0, glbl_power.max() + var])
cx1.set_ylim(np.log2([period.min(), period.max()]))
cx1.set_yticks(np.log2(Yticks))
cx1.set_yticklabels(Yticks)
plt.setp(cx1.get_yticklabels(), visible=False)

#----------------------------------------------------------------------
dx1 = plt.axes([0.1, 0.07, 0.65, 0.2], sharex=ax1)#グラフの配置指定、
dx1.axhline(scale_avg_signif, color="k", linestyle="--", linewidth=1.)#xに対する平行な線、出力内容は不明…
dx1.plot(t1, scale_avg, "k-", linewidth=1.5)#ここのプロット結果を行列？か何かで出力したい
#----------------------------------------------------------------------

dx1.set_title("d) {}--{} EMG[V] power spectrum".format(t0, max(t1)))
dx1.set_xlabel("Time [{}]".format(timetable))
dx1.set_ylabel(r"Scale Avg")
ax1.set_xlim([t1.min(), t1.max()])

plt.show()

#ウェーブレット解析結果の可視化2
plt.close("all")
plt.ioff()
figprops = dict(figsize=(11, 8), dpi=72)
fig = plt.figure(**figprops)

ax2 = plt.axes([0.1, 0.75, 0.65, 0.2])
ax2.plot(t2, iwave, "-", linewidth=1, color=[0.5, 0.5, 0.5])
ax2.plot(t2, dat2, "k", linewidth=1.5)
ax2.set_title("a) {}".format(title))
ax2.set_ylabel(r"{}".format(label))

bx2 = plt.axes([0.1, 0.37, 0.65, 0.28], sharex=ax2)
levels = [0.03125, 0.0625, 0.125, 0.25, 0.5, 1, 2, 4, 8, 16, 32]
bx2.contourf(t2, np.log2(period2), np.log2(power2), np.log2(levels), extend="both", cmap=plt.cm.viridis)
extent = [t2.min(), t2.max(), 0, max(period2)]
bx2.contour(t2, np.log2(period2), sig95_2, [-99, 1], colors="k", linewidths=2, extent=extent)
bx2.fill(np.concatenate([t2, t2[-1:] + dt, t2[-1:] + dt,
                        t2[:1] - dt, t2[:1] - dt]), 
        np.concatenate([np.log2(coi), [1e-9], np.log2(period2[-1:]),
                       np.log2(period2[-1:]), [1e-9]]),
        "k", alpha=0.3, hatch="x")
bx2.set_title("b){} Wavelet Power Spectrum ({})".format(label, mother.name))
bx2.set_ylabel("Period")

Yticks = 2 ** np.arange(np.ceil(np.log2(period2.min())), np.ceil(period2.max()))
bx2.set_yticks(np.log2(Yticks))
bx2.set_yticklabels(Yticks)

cx2 = plt.axes([0.77, 0.37, 0.2, 0.28], sharey=bx2)
cx2.plot(glbl_signif2, np.log2(period2), "k--")
cx2.plot(var2 * fft_theor, np.log2(period2), "--", color="#cccccc")
cx2.plot(var2 * fft_power2, np.log2(1./fftfreqs), "-", color="#cccccc", linewidth=1.)
cx2.plot(var2 * glbl_power2, np.log2(period2), "k-", linewidth=1.5)
cx2.set_title("c) Global Wavelet Spectrum")
cx2.set_xlabel(r"Power {}^2".format(units))
cx2.set_xlim([0, glbl_power2.max() + var2])
cx2.set_ylim(np.log2([period2.min(), period2.max()]))
cx2.set_yticks(np.log2(Yticks))
cx2.set_yticklabels(Yticks)
plt.setp(cx2.get_yticklabels(), visible=False)

#----------------------------------------------------------------------
dx2 = plt.axes([0.1, 0.07, 0.65, 0.2], sharex=ax2)
dx2.axhline(scale_avg_signif2, color="k", linestyle="--", linewidth=1.)
dx2.plot(t2, scale_avg2, "k-", linewidth=1.5)
#----------------------------------------------------------------------

dx2.set_title("d) {}--{} EMG[V] power spectrum".format(t0, max(t2)))
dx2.set_xlabel("Time [{}]".format(timetable))
dx2.set_ylabel(r"Scale Avg")
ax2.set_xlim([t2.min(), t2.max()])

plt.show()

Answer 1

一度に複数のfigureを表示したいということであれば、plt.show()を最後の一回だけにしてみたらどうですか。

Comments

[kamikura]

回答どうもありがとうございます。
plt.show()を最後だけにした結果、2番目のFigureのみが表示されました。
(1番目のFigureは表示されず)
ちなみに、Figure1として出力されました。

[Karasuryu]

plt.close("all")のせいで最初のFigureが消されてますね。plt.closeもやめてみてください。

[kamikura]

お返事ありがとうございます。
2つ目のplt.close("all")を消去して走らせてみましたが、やはり1つずつしか表示されませんでした。
根本的に複数のグラフを内包するFigureの複数同時生成は無理なのでしょうか…？

[Karasuryu]

たとえば

import matplotlib.pyplot as plt
a = [a for a in range(10)]
b = [-a for a in a]
plt.figure(figsize=(2, 2))
a = plt.plot(a)
plt.figure(figsize=(2, 2))
b = plt.plot(b)
plt.show()

のようなコードなら、私の環境では同時に2つのFigureが表示されます。
何かが問題なのだと思います。

[kamikura]

お返事ありがとうございます。
今私のほうでも、元コードで同時表示することが出来ました。
恐らく、
plt.ioff()
figprops = dict(figsize=(11, 8), dpi=72)
fig = plt.figure(**figprops)
のfigpropsを個別化していなかったのが問題の様に感じます…
ともあれ同時に表示できるようになりました。
ありがとうございました。