像一维一样循环二维子图

我正在尝试使用子图绘制许多数据，并且没有遇到麻烦，但我想知道是否有一种方便的方法可以做到这一点。

下面是示例代码。

import numpy as np    
import math 
import matplotlib.pyplot as plt

quantities=["sam_mvir","mvir","rvir","rs","vrms","vmax"
,"jx","jy","jz","spin","m200b","m200c","m500c","m2500c"
,"xoff","voff","btoc","ctoa","ax","ay","az"]

# len(quantities) = 21, just to make the second loop expression 
# shorter in this post.

ncol = 5
nrow = math.ceil(21 / ncol)

fig, axes = plt.subplots(nrows = nrow, ncols=ncol, figsize=(8,6))

for i in range(nrow):
    for j in range(((21-i*5)>5)*5 + ((21-i*5)<5)*(21%5)):
        axes[i, j].plot(tree[quantities[i*ncol + j]]) 
        axes[i, j].set_title(quantities[i*ncol + j])

此代码循环遍历子图的 2D 数组，并在第 21 个图处停止，留下 4 个面板为空。 我的问题是，有没有内置的方法来完成这项任务？ 例如，制作 2D 子图数组并将数组“展平”为 1D，然后循环 0 到 20 的 1D 数组。

第二个 range() 中的表达式非常难看。我不认为我会使用这段代码。 我认为最简单的方法是计算图的数量，如果 count > 21 则中断。 但我只是想知道是否有更好（或奇特）的方法。

subplots返回一个 ndarray 轴对象，您可以将其展平或拆解：

fig, axes = plt.subplots(nrows = nrow, ncols=ncol, figsize=(8,6))
for ax in axes.flatten()[:20]:
    # do stuff to ax