摘要：

              matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot.
            

1.定义引用

            
              import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot.
#使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt
            
          

2.编写函数

            
              def multiGraph():
    """
    图中图
    """
    plt.figure()
    plt.subplot(2,2,1)
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.subplot(2, 2, 2)
    plt.plot([0, 1], [0, 1])
    plt.subplot(223)
    plt.plot([0, 1], [0, 1])
    plt.subplot(224)
    plt.plot([0, 1], [0, 1])
    """
    plt.subplot(224)表示将整个图像窗口分为2行2列, 
    当前位置为4. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第4个位置创建一个小图.
    """
    plt.show()  # 展示

def multiGraph2():
    plt.subplot(2, 1, 1)
    plt.plot([0, 1], [0, 1])
    """
    使用plt.subplot(2,1,1)将整个图像窗口分为2行1列, 当前位置为1.
    使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1个位置创建一个小图.
    """
    plt.subplot(2, 3, 4)
    plt.plot([0, 1], [0, 2])
    """
    使用plt.subplot(2,3,4)将整个图像窗口分为2行3列, 当前位置为4.
    使用plt.plot([0,1],[0,2])在第4个位置创建一个小图.
    这里需要解释一下为什么第4个位置放第2个小图. 
    上一步中使用plt.subplot(2,1,1)将整个图像窗口分为2行1列, 
    第1个小图占用了第1个位置, 也就是整个第1行. 
    这一步中使用plt.subplot(2,3,4)将整个图像窗口分为2行3列,
    于是整个图像窗口的第1行就变成了3列, 也就是成了3个位置, 
    于是第2行的第1个位置是整个图像窗口的第4个位置.
    使用plt.subplot(235)将整个图像窗口分为2行3列,当前位置为5. 
    使用plt.plot([0,1],[0,3])在第5个位置创建一个小图. 
    同上, 再创建plt.subplot(236).
    """
    plt.subplot(235)
    plt.plot([0, 1], [0, 3])
    plt.subplot(236)
    plt.plot([0, 1], [0, 4])
    plt.show()  # 展示

def multiGraph3():
    """subplot2grid 方法分格显示"""
    plt.figure() #创建一个图片

    """
       使用plt.subplot2grid来创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列,
       (0,0)表示从第0行第0列开始作图，colspan=3表示列的跨度为3, 
       rowspan=1表示行的跨度为1. colspan和rowspan缺省, 默认跨度为1.
    """
    ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
    ax1.plot([1, 2], [1, 2])  # 画小图
    ax1.set_title('ax1_title')  # 设置小图的标题

    """
    使用plt.subplot2grid来创建第2个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列,
    (1,0)表示从第1行第0列开始作图，colspan=2表示列的跨度为2. 同上画出 ax3, 
    (1,2)表示从第1行第2列开始作图，rowspan=2表示行的跨度为2. 
    再画一个 ax4 和 ax5, 使用默认 colspan, rowspan.
    """
    ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
    ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
    ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
    ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))

    """
    使用ax4.scatter创建一个散点图, 使用ax4.set_xlabel和ax4.set_ylabel来对x轴和y轴命名.
    """
    ax4.scatter([1, 2], [2, 2])
    ax4.set_xlabel('ax4_x')
    ax4.set_ylabel('ax4_y')

    plt.show()

def multiGraph4():
    """
    gridspec实现分割图
    使用import导入matplotlib.gridspec, 并简写成gridspec.
    """
    import matplotlib.gridspec as gridspec

    """
    使用plt.figure()创建一个图像窗口, 使用gridspec.GridSpec将整个图像窗口分成3行3列.
    """
    plt.figure()
    gs = gridspec.GridSpec(3, 3)
    """
    使用plt.subplot来作图, gs[0, :]表示这个图占第0行和所有列, 
    gs[1, :2]表示这个图占第1行和第2列前的所有列, 
    gs[1:, 2]表示这个图占第1行后的所有行和第2列, 
    gs[-1, 0]表示这个图占倒数第1行和第0列,
    gs[-1, -2]表示这个图占倒数第1行和倒数第2列.
    """
    ax6 = plt.subplot(gs[0, :])
    ax7 = plt.subplot(gs[1, :2])
    ax8 = plt.subplot(gs[1:, 2])
    ax9 = plt.subplot(gs[-1, 0])
    ax10 = plt.subplot(gs[-1, -2])
    plt.show()

def multiGraph5():
    """
    subplots
    """
    """
    使用plt.subplots建立一个2行2列的图像窗口，sharex=True表示共享x轴坐标,
    sharey=True表示共享y轴坐标. 
    ((ax11, ax12), (ax13, ax14))表示第1行从左至右依次放ax11和ax12, 
    第2行从左至右依次放ax13和ax14.
    """
    f, ((ax11, ax12), (ax13, ax14)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
    """使用ax11.scatter创建一个散点图."""
    ax11.scatter([1, 2], [1, 2])
    """
    plt.tight_layout()表示紧凑显示图像, plt.show()表示显示图像.
    """
    plt.tight_layout()
    plt.show()

def multiGraph6():
    """
    图中图
    """
    # 初始化figure
    fig = plt.figure()

    # 创建数据
    x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
    """
    4个值都是占整个figure坐标系的百分比。
    在这里，假设figure的大小是10x10，
    那么大图就被包含在由(1, 1)开始，宽8，高8的坐标系内。
    将大图坐标系添加到figure中，颜色为r(red)，取名为title：
    """
    left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
    ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
    ax1.plot(x, y, 'r')
    ax1.set_xlabel('x')
    ax1.set_ylabel('y')
    ax1.set_title('title')

    """
    接着，我们来绘制左上角的小图，步骤和绘制大图一样，注意坐标系位置和大小的改变：
    """
    left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
    ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
    ax2.plot(y, x, 'b')
    ax2.set_xlabel('x')
    ax2.set_ylabel('y')
    ax2.set_title('title inside 1')

    """
    这里我们采用一种更简单方法，即直接往plt里添加新的坐标系：
    """
    plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25])
    plt.plot(y[::-1], x, 'g')  # 注意对y进行了逆序处理
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('title inside 2')

    plt.show()

def multiGraph7():
    """
    有时候我们会用到次坐标轴，即在同个图上有第2个y轴存在。同样可以用matplotlib做到，而且很简单。
    """
    import numpy as np
    x = np.arange(0, 10, 0.1)
    y1 = 0.05 * x ** 2
    y2 = -1 * y1
    """
    可以看到，y2和y1是互相倒置的。接着，获取figure默认的坐标系 ax1：
    """
    fig, ax1 = plt.subplots()
    """
    对ax1调用twinx()方法，生成如同镜面效果后的ax2：
    """
    ax2 = ax1.twinx()
    """
    接着进行绘图, 将 y1, y2 分别画在 ax1, ax2 上：
    """
    ax1.plot(x, y1, 'g-')  # green, solid line
    ax1.set_xlabel('X data')
    ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g')
    ax2.plot(x, y2, 'b-')  # blue
    ax2.set_ylabel('Y2 data', color='b')
    plt.show()

            
          

3.执行

选择一个函数执行

            
              if __name__ == "__main__":
    multiGraph8()
            
          

4.执行效果图