plt.figure()另起一张新的画布
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
image1 = Image.open('1.jpg')
image2 = Image.open('2.jpg')
plt.subplot(121) 
plt.imshow(image1)
plt.subplot(122) 
plt.imshow(image2)
plt.show() 

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
# 要分析的数据
profit = df_profit.groupby('release_year')['profit'].agg(['mean','sum','count'])
# 在同一个画布中绘制两张图
plt.figure(figsize=(15,15))
# 图一：每年上映电影的总收入
ax = plt.subplot(211)
# 设置x轴 范围
ax.set_xlim(1958,2018)
# 设置x轴 主刻度，（次刻度设置minor=True）
ax.set_xticks(np.arange(1960,2018,5), minor=False)
# 画图
ax.plot(profit['sum'], linestyle='--', marker='o', markersize=5)
ax.set_title('The Sum of Movies\' Revenue v.s. Release Year')
ax.set_ylabel('Revenue(USD)')
# 增加竖线
ax.axvline(x=1977, color='#d46061', linewidth=1);
# 图二：每年上映电影的平均收入
ax = plt.subplot(212)
# 设置x轴 范围
ax.set_xlim(1958,2018)
# 设置x轴 主刻度
ax.set_xticks(np.arange(1960,2018,5))
# 画图
ax.plot(profit['mean'], linestyle='--', marker='o', markersize=5);
ax.set_title('The Mean of Movies' Revenue v.s. Release Year')
ax.set_xlabel('Release Year')
ax.set_ylabel('Revenue(USD)')
# 增加竖线
ax.axvline(x=1977, color='#d46061', linewidth=1);