本文着重讲解了matplotlib subplot绘制多个子图的方法示例，文中通过代码实例讲解的非常细致，对大家的工作和学习具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
在matplotlib下，一个Figure对象可以包含多个子图（Axes），可以使用subplot()快速绘制，其调用形式如下：
subplot(numRows, numCols, plotNum)
图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列，plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域，如何理解呢？
如果numRows ＝ 3，numCols ＝ 2，那整个绘制图表样式为3X2的图片区域，用坐标表示为（1，1），（1，2），（1，3），（2，1），（2，2），（2，3）。这时，当plotNum ＝ 1时，表示的坐标为（1，3），即第一行第一列的子图；
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 分成2x2，占用第一个，即第一行第一列的子图 plt.subplot(221) # 分成2x2，占用第二个，即第一行第二列的子图 plt.subplot(222) # 分成2x1，占用第二个，即第二行 plt.subplot(212) plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro') # plt.axis([0, 6, 0, 20]) # plt.show() # t = np.arange(0., 5., 0.2) # plt.plot(t, t, 'r--', t, t ** 2, 'bs', t, t ** 3, 'g^') def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t) t1 = np.arange(0, 5, 0.1) t2 = np.arange(0, 5, 0.02) plt.figure(12) plt.subplot(221) plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'r--') plt.subplot(222) plt.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), 'r--') plt.subplot(212) plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show()
