python中subplot函数

在Python的Matplotlib库中，plt.subplot()函数用于在一个图形窗口内创建多个子图（子坐标轴）。它可以将多个图形排列在一起，方便对比和显示不同的数据。

plt.subplot()函数的基本语法为：

plt.subplot(num_rows, num_cols, plot_number)

其中：

• num_rows 表示子图的总行数。

• num_cols 表示子图的总列数。

• plot_number 表示当前子图的位置编号。

子图位置编号是从左上角开始，从左到右递增，然后换行继续从左到右递增。

以下是一个示例代码，演示如何使用plt.subplot()函数创建多个子图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个2x2的子图区域
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('Subplot 1')

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3], [4, 2, 5])
plt.title('Subplot 2')

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6])
plt.title('Subplot 3')

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
plt.title('Subplot 4')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在上面的示例中，使用plt.subplot(2, 2, p)函数在一个2x2的子图区域内创建了四个子图。然后，在每个子图中使用plt.plot()函数绘制不同的曲线，并使用plt.title()函数添加标题。最后，使用plt.tight_layout()函数调整子图之间的间距，确保图形的美观展示。

通过调整num_rows和num_cols，可以实现不同行列数的子图布局。在每个子图中，可以绘制不同的图形，方便进行数据对比和展示。