1. fig = plt.figure()
  2. ax = fig.add_subplot(1,1,1)

fig, ax = plt.subplots(1,3),其中参数1和3分别代表子图的行数和列数，一共有 1x3 个子图像。函数返回一个figure图像和子图ax的array列表。
fig, ax = plt.subplots(1,3,1),最后一个参数1代表第一个子图。
如果想要设置子图的宽度和高度可以在函数内加入figsize值
fig, ax = plt.subplots(1,3,figsize=(15,7))，这样就会有1行3个15x7大小的子图。

控制子图

  • 方法1：通过plt控制子图
  • 方法2：通过ax控制子图
    1. # Creates two subplots and unpacks the output array immediately
    2. fig = plt.figure()
    3. ax1, ax2 = fig.subplots(1, 2, sharey=True)
    4. ax1.plot(x, y)
    5. ax1.set_title('Sharing Y axis')
    6. ax2.scatter(x, y)
    7. # Creates four polar axes, and accesses them through the
    8. # returned array
    9. axes = fig.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(polar=True))
    10. axes[0, 0].plot(x, y)
    11. axes[1, 1].scatter(x, y)
    （1） 单行单列，按照一维数组来表示
    1. # 定义fig
    2. fig = plt.figure()
    3. # 建立子图
    4. ax = fig.subplots(2,1)    # 2*1
    5. # 第一个图为
    6. ax[0].plot([1,2], [3,4])
    7. # 第二个图为
    8. ax[1].plot([1,2], [3,4])
    9. # 设置子图之间的间距，默认值为1.08
    10. plt.tight_layout(pad=1.5)
    （2） 多行多列，按照二维数组来表示
    1. # 定义fig
    2. fig = plt.figure()
    3. # 建立子图
    4. ax = fig.subplots(2,2)    # 2*2
    5. # 第一个图为
    6. ax[0,1].plot([1,2], [3,4])
    7. # 第二个图为
    8. ax[0,1].plot([1,2], [3,4])
    9. # 第三个图为
    10. ax[1,0].plot([1,2], [3,4])
    11. # 第四个图为
    12. ax[1,1].plot([1,2], [3,4])