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参考：https://blog.csdn.net/m0_37362454/article/details/81511427

1.figure语法及操作
(1)figure语法说明

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

num:图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80      1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张 
facecolor:背景颜色
edgecolor:边框颜色
frameon:是否显示边框
(2)例子:

import matplotlib.pyplot as plt
创建自定义图像
fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor=‘blue‘)
plt.show()

2.subplot创建单个子图
(1) subplot语法

subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)

subplot可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图 ，参考下面例子。

(2)例子

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
x = np.arange(0, 100)  
#作图1
plt.subplot(221)  
plt.plot(x, x)  
#作图2
plt.subplot(222)  
plt.plot(x, -x)  
 #作图3
plt.subplot(223)  
plt.plot(x, x ** 2)  
plt.grid(color=‘r‘, linestyle=‘--‘, linewidth=1,alpha=0.3)
#作图4
plt.subplot(224)  
plt.plot(x, np.log(x))  
plt.show()  

3.subplots创建多个子图
(1)subplots语法

subplots参数与subplots相似

(2)例子

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 100)  
#划分子图
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1=axes[0,0]
ax2=axes[0,1]
ax3=axes[1,0]
ax4=axes[1,1]

#作图1
ax1.plot(x, x)  
#作图2
ax2.plot(x, -x)
 #作图3
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color=‘r‘, linestyle=‘--‘, linewidth=1,alpha=0.3)
#作图4
ax4.plot(x, np.log(x))  
plt.show() 

4.面向对象API：add_subplots与add_axes新增子图或区域
add_subplot与add_axes都是面对象figure编程的，pyplot api中没有此命令

(1)add_subplot新增子图

add_subplot的参数与subplots的相似

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
x = np.arange(0, 100)  
#新建figure对象
fig=plt.figure()
#新建子图1
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)      
ax1.plot(x, x) 
#新建子图3
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color=‘r‘, linestyle=‘--‘, linewidth=1,alpha=0.3)
#新建子图4
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)
ax4.plot(x, np.log(x))  
plt.show()

可以用来做一些子图。。。图中图。。。

(2)add_axes新增子区域

add_axes为新增子区域，该区域可以座落在figure内任意位置，且该区域可任意设置大小

add_axes参数可参考官方文档:http://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html#matplotlib.figure.Figure

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  

#新建figure
fig = plt.figure()
# 定义数据

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
#新建区域ax1

#figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80%
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
# 获得绘制的句柄
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, ‘r‘)
ax1.set_title(‘area1‘)

plt.figure()的使用,plt.plot(),plt.subplot(),plt.subplots()和图中图

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Li-JT/p/14933976.html