У меня есть этот код, который хорошо отображает мои графики в 1 строке и 6 столбцах, которые я безуспешно пытался построить в 2x3 или 3x2. Что-то мне не хватает в реализации .plot () панд?

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=6)
spfvL = [6, 11, 22, 33, 44, 55]
for j, i in enumerate(spfvL):
    df['spfv' + str(i)] = pd.rolling_std(df['r VIX'], i)*np.sqrt(252)
    res = smf.ols(formula='spfv'+ str(i)+' ~ Q(\'VIX Index\')', data=df).fit()
    df['pred'+ str(i)] = better_predict(res, df)
    df.loc[:,['pred' + str(i), 'spfv' + str(i)]].plot(ax=axes[j])

редактировать: чтобы получить 2x3 я попробовал это ниже, не так много изменений.

ось имеет форму (2,3), и я не могу передать правильный параметр в последнюю строку ax = axes. В идеале у меня должно быть что-то вроде ax = axes [x] [y], где (x, y) находится в [(0,0), (0,1), (0,2), (1,0), (1) , 1), (1,2)], таким образом, имея точную форму осей, но я просто могу просто перечислить, чтобы получить этот список "индексов" ...

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
spfvL = [6, 11, 22, 33, 44, 55]
for j, i in enumerate(spfvL):
    df['spfv' + str(i)] = pd.rolling_std(df['r VIX'], i)*np.sqrt(252)
    res = smf.ols(formula='spfv'+ str(i)+' ~ Q(\'VIX Index\')', data=df).fit()
    df['pred'+ str(i)] = better_predict(res, df)
    df.loc[:,['pred' + str(i), 'spfv' + str(i)]].plot(ax=axes[j])