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Python中采用.add_subplot绘制子图的方法简要举例介绍

在Python中中绘图常会用到Matplotlib库，本文讲简要举例说明利用Matplotlib 库中的函数add_subplot实现子图的绘制，并说明其用法。

一、Python中绘制子图的方法

1.1 add_subplot函数

作为Matplotlib 库中的一个函数add_subplot，用于在画布（figure）上添加子图（subplot）。这个方法比较有用，可以帮助使用者在想要在一个图中创建多个子图。

1.2 基本语法

关于如何使用 add_subplot ，本小节给出了使用主要方法：

（1）add_subplot的核心语法

ax= fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number)

其中:
nrows: 表示网格中的行数。
ncols: 表示网格中的列数。
plot_number: 指定子图的位置。

例如，fig.add_subplot(2, 3, 5)表示在2x3网格中的左下角放置一个子图，则plot_number应为5。

（2）add_subplot在中编程中的主要程序段

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax_n = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number)
ax_n.plot(x_n, y_n)
plt.show()

二、使用.add_subplot绘制子图举例

2.1 问题描述

为了 在2*2的图中绘制如下函数所表示的4个子图，
$$\{\begin{array}{l}{y}_1=\sin x+x\\ y_2=\sin x^2+2x\\ y_3=\sin x^3+3x\\ y_4=\sin x^4+4x\end{array}$$,其中$0\le x<2\pi$.
将使用Matplotlib工具库中add_subplot的进行绘图。

2.2 程序代码

示例代码
假设我们想在一个2x2的网格中绘制四个不同的图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 1.数据准备x = np.linspace(0, 2* np.pi, 400)
y1 = np.sin(x )+x
y2 = np.sin(x ** 2)+2*x
y3 = np.sin(x ** 3)+3*x
y4 = np.sin(x ** 4)+4*x# 2.创建一个新的图形对象
fig = plt.figure()# 2.1 在2x2的网格中添加子图
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) # 左上
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) # 右上
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 左下
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 右下# 2.2.再各个子图中绘制数据ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('Subplot 1')ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title('Subplot 2')ax3.plot(x, y3)
ax3.set_title('Subplot 3')ax4.plot(x, y4)
ax4.set_title('Subplot 4')plt.show()

2.3 运行结果

比如将上述程序，在PyCharm中运行结果如下：

图1 采用.add_subplot绘制子图的运行结果