使用matplotlib.pyplot中的三种方法画子图

本文所用包：

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

此文主要记录使用matplotlib.pyplot中的三个函数，主要结合代码展示效果:

 

一、plt.subplots

实例代码：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1, 100, num= 25, endpoint = True)

def y_subplot(x,i):
    return np.cos(i * np.pi *x)

#使用subplots 画图
f, ax = plt.subplots(2,2)
#type(f) #matplotlib.figure.Figure

style_list = ["g+-", "r*-", "b.-", "yo-"]
ax[0][0].plot(x, y_subplot(x, 1), style_list[0])
ax[0][1].plot(x, y_subplot(x, 2), style_list[1])
ax[1][0].plot(x, y_subplot(x, 3), style_list[2])
ax[1][1].plot(x, y_subplot(x, 4), style_list[3])

plt.show()

注释：使用subplots会返回两个东西，一个是matplotlib.figure.Figure，也就是f，另一个是Axes object or array of Axes objects，也就是代码中的ax；

把f理解为你的大图，把ax理解为包含很多小图对象的array；所以下面的代码就使用ax[0][0]这种从ax中取出实际要画图的小图对象；画出的图如下所示；

二、plt.subplot；

实例代码：

#使用subplot画图
for i in  range(1,5):
    plt.subplot(2,2,i)
    plt.plot(x, y_subplot(x,i), style_list[i- 1])
plt.show()

plt.subplot函数的第一个参数和第二个参数分别制定了子图有几列和几行；这个和subplots的参数意思相同；第三个参数就是指定在那个子图上画图的顺序，分别是从左往右；慢慢体味subplot和subplots的区别吧；subplot方法画的图如下所示：

 

三、plt.add_subplots

实例代码：

fig = plt.figure()
for i in range(1,5):
    ax = fig.add_subplot(2,2,i)
    ax.plot(x, y_subplot(x,i), style_list[i -1])

plt.show()

add_subplot函数也就是向Figure画板中添加每一个子图

画出的图形如下所示：