我不知道這已經在這里討論（例如，
我想將 for 回圈中的上述自定義圖添加到一個圖作為子圖。
for i in [somelist]:
pretty_plot_confusion_matrix(i, annot=True, cmap="Oranges", fmt='.2f', fz=11,
lw=0.5, cbar=False, figsize=[5,5], show_null_values=0, pred_val_axis='y')
# Add/append plot to subplots
所需輸出示例：
uj5u.com熱心網友回復：
好的，所以我瀏覽了庫的 github 存盤庫，問題是圖形和軸物件是在內部創建的，這意味著您不能在同一個圖形上創建多個圖。我通過分叉庫創建了一個有點 hacky 的解決方案。這是我為做你想做的事而創建的分叉庫。這是一個示例代碼：
matrices = [np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]]),
np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]]),
np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]]),
np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]]),
np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]]),
np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]]),
np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]]),
np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]]),
np.array( [[13, 0, 1, 0, 2, 0],[ 0, 50, 2, 0, 10, 0],[ 0, 13, 16, 0, 0, 3],[ 0, 0, 0, 13, 1, 0],[ 0, 40, 0, 1, 15, 0],[ 0, 0, 0, 0, 0, 20]])]
fig = plt.figure(tight_layout=True)
ax = fig.add_gridspec(3,3)
ax_list = [] #list containing axes objects
for i in range(9):
ax_list.append(fig.add_subplot(ax[i%3,i//3]))
df_cm = DataFrame(matrices[i], index=range(1,7), columns=range(1,7))
pretty_plot_confusion_matrix(df_cm, ax_list[i], annot=True, cmap="Oranges", fmt='.2f', fz=7,
lw=0.5, cbar=False, show_null_values=0, pred_val_axis='y')
plt.show()讓我知道是否有任何問題（哦，小心字體大小）。
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