概述
subplot()函数向当前图像（figure）添加一个子图（Axes），并将该子图设为当前子图。或者将某子图设为当前子图。
pyplot.subplot()其实是Figure.add_subplot()的一个封装。
函数的定义签名为：matplotlib.pyplot.subplot(*args, **kwargs)
函数的调用签名为：
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)subplot(pos, **kwargs)subplot(**kwargs)subplot(ax)
函数的参数为：
*args：定义子图的位置。int、 (int, int, index) 或 SubplotSpec, 默认值为(1, 1, 1)
*args由以下三种定义方式。
- 三个整数构成的三元组
(nrows, ncols, index)：首先构成一个nrows行和ncols列的网格，然后将子图添加到对应index索引位置。 index从1开始累计，1为左上角，依次向右递增. index也可以是是一个二元组，例如fig.add_subplot(3, 1, (1, 2))。
- 三位整数：每一位数字可以分解为单独的整数，因此，这种方法最好用于子图少于9个的情况（index最大只能为9）。比如plt.subplot(235)等价于plt.subplot(2, 3, 5)。
SubplotSpec对象：
函数的返回值为：axes.SubplotBase对象或 Axes的其他子类。
案例：规则布局
import matplotlib.pyplot as plt
# 添加3行3列子图中的第1个子图，并将其为当前子图
plt.subplot(331)
plt.bar(range(1,4),range(1,4))
# 添加3行3列子图中的第5个子图，并将其为当前子图
plt.subplot(335)
plt.pie([4,5,6])
# 添加3行3列子图中的第9个子图，并将其为当前子图
# 返回值为Axes对象
ax=plt.subplot(339)
# 使用Axes的方法（面向对象模式）绘制点
ax.plot([1],'o')
plt.show()
pyplot.plot()源码如下，通过源码可知pyplot模块的函数底层调用的是Axes对象的对应方法。
def plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs):
return gca().plot(
*args, scalex=scalex, scaley=scaley,
**({"data": data} if data is not None else {}), **kwargs)
不规则布局
通常子区函数subplot()用来完成等分画布的绘图展示的任务，如果在画布上需要进行非等分画布的图形展示时，我们可以多次调用函数subplot()来完成非等分画布的绘图准备任务。
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制1行2列子图中的第1个子图
plt.subplot(121,facecolor='r')
# 绘制2行2列子图中的第2个子图
plt.subplot(222,facecolor='g')
# 绘制2行2列子图中的第4个子图
plt.subplot(224,facecolor='b')
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制3行2列子图中的第1个子图
plt.subplot(321,facecolor='r')
# 绘制3行2列子图中的第2个子图
plt.subplot(322,facecolor='r')
# 绘制3行2列子图中的第3个子图
plt.subplot(323,facecolor='r')
# 绘制3行2列子图中的第4个子图
plt.subplot(324,facecolor='r')
# # 绘制3行1列子图中的第3个子图
plt.subplot(313,facecolor='b')
plt.show()
subplot()函数有一个非常重要的特性：
在创建新的子图时，如果新建子图与原有的子图存在重叠的情况，那么会删除原有重叠的子图。
例如：
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘图时隐含创建subplot(111)
plt.plot([1, 2, 3])
# 创建一个新的子图，由于与原子图重叠，因此删除原有子图
plt.subplot(211)
plt.show()
到此这篇关于matplotlib之pyplot模块实现添加子图subplot的使用的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib 添加子图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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