Subplot和Subplots绘制子图

plot可以绘出精美的图形，但是如果想要在一张图中展示多个子图，plot就很难办了。

matplotlib提供了subplot来解决这一问题。（其实很像matlab中的绘图方法）

Subplot绘图方法

首先利用之前plot的方法，在一个人图中绘制两个曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0.0, 5.0)
y1 = np.sin(np.pi*x)
y2 = np.sin(np.pi*x*2)
plt.plot(x, y1, 'b--', label='sin(pi*x)')
plt.ylabel('y1 value')
plt.plot(x, y2, 'r--', label='sin(pi*2x)')
plt.ylabel('y2 value')
plt.xlabel('x value')
plt.title('this is x-y value')
plt.legend()
plt.show()

现在的效果是两个图像挤在一张图片中，有些情况下这样的布局比较好，有些情况下则需要将两个曲线分开到两个不同的子图像中绘制，这样可以如下：

subplot在指定分割子图个数和定位子图时可以使用参数连写的方式如：

plt.subplot(221)


plt.subplot(211)
plt.plot(x,y1,'b--',label='sin(pi*x)')
plt.ylabel('y1 value')
plt.subplot(212)
plt.plot(x,y2,'r--',label='sin(pi*2x)')
plt.ylabel('y2 value')
plt.xlabel('x label')
plt.show()

plt.subplot(2,1,1)会将原始的图像切割成2个子图像，是2行1列，并将现在的操作位置转到第一个子图上，这样便实现了绘制子图的方法。

如果指定的是plt.subplot(2,2,1)，表示将会切割成2行2列额4个子图，那么将会是如下情况：

plt.subplot(221)
plt.plot(x,y1,'b--',label='sin(pi*x)')
plt.ylabel('y1 value')
plt.subplot(222)
plt.plot(x,y2,'r--',label='sin(pi*2x)')
plt.ylabel('y2 value')
plt.xlabel('x label')

填充所有子图：

plt.subplot(221)
plt.plot(x, y1, 'b--')
plt.ylabel('y1')
plt.subplot(222)
plt.plot(x, y2, 'r--')
plt.ylabel('y2')
plt.xlabel('x')
plt.subplot(223)
plt.plot(x, y1, 'r*')
plt.subplot(224)
plt.plot(x, y1, 'b*')

Subplots绘图方法

subplots返回的值的类型为元组，其中包含两个元素：第一个为一个画布，第二个是子图

subplots指定一个子图：

subplots指定多个子图：

可见，画布被分为了4各部分，而ax变成了一个包含四个子图对象的array

现在可以针对每一个子图进行画图：