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如果你想要额外的绘图或使用更多面向对象的绘图，最好使用 subplots 方法创建绘图。许多人更喜欢以这种方式创建他们的图，即使他们只创建一个图。

在本文中，你将学习使用 matplotlib 包提供的子图功能，以在 Python 中在一个图形中创建和显示多个图。

使用 Matplotlib 中的 subplots() 方法创建绘图

当你尝试绘制多个子图时，它会多次发生，因此你发现使用循环和自动绘制多个图非常困难。

要创建绘图，我们将使用以下代码将别名 matplotlib.pyplot 导入为 "plt"。

import matplotlib.pyplot as plt

导入 matplotlib.pyplot 后。使用 'seabourn' 样式让这些图看起来稍微好一些。

plt.style.use('seaborn')

subplots() 方法有助于在单个窗口或图形中创建多个绘图，并且此方法返回两个内容。第一个是图形，第二个是轴，用于在不同轴上创建子图。

我们还没有定义应该在图中创建多少行和列，因为这是用于基本理解 Matplotlib 的单图示例。在下一小节中，我们将了解如何在一个图中创建多个图。

以下代码 subplots() 方法采用 figsize 参数。此参数接受具有宽度和高度的元组。

fig, axes = plt.subplots(figsize=(6,4))

我们将为带有数值数据的 x1 和 y1 变量创建依赖和独立列表变量（x 和 y 坐标）。

x1=[0,4,8,12,16,20,24]
y1=[8,1,10,5,12,16,7]

以下代码示例是 Matplotlib 中的单线图。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
# use stylish plot from seaborn
plt.style.use('seaborn')

# create single plot in a figure
fig, axes = plt.subplots(figsize=(6,4))

x1=[0,4,8,12,16,20,24]
y1=[8,1,10,5,12,16,7]
# Creates a line plot
axes.plot(x1, y1)
# set the title of appeared window
axes.set_title('A single Line-plot')

plt.show()

输出：

使用 Matplotlib 在一个方向上创建两个子图

在 Matplotlib 中，图形是保存我们绘图的容器。你可以将其视为运行代码时向我们显示的整个窗口。

轴是实际的图，因此一个图形可以有多个图。现在我们将看到如何在一个图中处理两个图。

要在 Matplotlib 中创建多个图，我们需要使用两个变量定义 subplots() 方法。

fig, axes = plt.subplots(2,figsize=(6,4))

subplots() 方法的前两个参数是可选的。在上面的代码中，我们在一行中创建了两个图。

默认情况下，如果我们不定义这些值，行和列的值将是 1。

现在我们将使用 axes 变量设置绘图的轴，axes 就像给定索引可以下注的数组。每个轴将单独显示绘图。

axes[0].plot(x1, y1)
axes[1].plot(x2, y2)

下面是单个方向上两个垂直子图的片段。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
# use stylish plot from seaborn
plt.style.use('seaborn')

# create single plot in a figure
fig, axes = plt.subplots(2,figsize=(6,4))

x1=[0,4,8,12,16,20,24]
y1=[8,1,10,5,12,16,7]

# second dataset

x2=[0,5,10,15,20,25,30]
y2=[2,8,1,15,3,20,25]

# Creates a line plot
axes[0].plot(x1, y1)
axes[1].plot(x2, y2)

# displays a super title on top of the figure
fig.suptitle("This is a vertical plot in single direction")
plt.show()

输出：

在 Matplotlib 中的一个图中创建多个子图

默认情况下，子图创建一个图形，然后指定一定数量的轴的行和列。如果不传入我们的行数和列数，默认是一个一个的，所以一行一列就是一个轴。

让我们更新我们的代码以在我们刚刚使用 subplots() 方法创建的多个轴上绘图。我们在此代码中使用最简单的方法来使用带有子图的轴。

为了简短起见，我们用一行代码来演示如何在 Matplotlib 中使用轴来显示多个子图。我们可以将此代码与二维数组相关联。

子图已被限制为二维，因为我们创建了一个 2 乘 2 的子图，因此我们不能给出大于两个的子图。我们可以使用相同的轴方法单独设置子图的标题。

axes[0][0].bar(x1, y1)

这是本节的完整源代码。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
# use stylish plot from seaborn
plt.style.use('seaborn')

# create single plot in a figure
fig, axes = plt.subplots(2,2,figsize=(6,4),constrained_layout=True)

x1=[0,4,8,12,16,20,24]
y1=[8,1,10,5,12,16,7]

# second dataset

x2=[0,5,10,15,20,25,30]
y2=[2,8,1,15,3,20,25]

# set the title of appeared window
axes[0][0].set_title('Bar-plot axis 0,0')
axes[0][1].set_title('Scatter-plot axis 0,1')
axes[1][0].set_title('Line-plot axis 1,0')
axes[1][1].set_title('Two Line-plots axis 1,1')

# Creates a line plot
axes[0][0].bar(x1, y1)
axes[0][0].bar(x2, y2)
axes[0][1].scatter(x1, y1)
axes[1][0].plot(x1, y1)
axes[1][1].plot(x1, y1)
axes[1][1].plot(x2, y2,color='red')

# displays a super title on top of the figure
fig.suptitle("Different Subplots With two Directions")
plt.show()

输出：

点击这里阅读关于子图的官方文档。