Python调整子图大小、位置

在Matplotlib中，可以使用plt.subplots()函数创建一个包含多个子图的图形，并通过调整参数来控制子图的大小和位置。plt.subplots()函数返回一个Figure对象和一个包含所有子图Axes对象的二维数组。

以下是通过调整子图大小和位置的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个2x2的子图区域，并指定整个图形的大小
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 6))

# 在第1个子图中绘制内容
axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axes[0, 0].set_title('Subplot 1')

# 在第2个子图中绘制内容，并将其放大到整个图形大小的一半
axes[0, 1].plot([1, 2, 3], [4, 2, 5])
axes[0, 1].set_title('Subplot 2')
axes[0, 1].set_position([0.55, 0.55, 0.4, 0.4])  # 调整子图位置和大小

# 在第3个子图中绘制内容
axes[1, 0].plot([1, 2, 3], [2, 4, 6])
axes[1, 0].set_title('Subplot 3')

# 在第4个子图中绘制内容，并将其放大到整个图形大小的一半
axes[1, 1].plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
axes[1, 1].set_title('Subplot 4')
axes[1, 1].set_position([0.55, 0.05, 0.4, 0.4])  # 调整子图位置和大小

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，使用plt.subplots()创建了一个2x2的子图区域，并通过figsize参数设置了整个图形的大小。然后，在每个子图中使用axes[row, col]来绘制内容，并通过set_position()方法调整子图的位置和大小。

set_position()方法接受一个四元组，分别表示子图的左下角的x坐标、y坐标，以及子图的宽度和高度（都是相对于整个图形的比例）。

通过调整子图的位置和大小，可以实现更灵活的图形布局。