Matplotlib将多张四维图放在一张画布上

Matplotlib是一个Python绘图库，它提供了一个非常强大的对象绘图API。在Matplotlib中，如果你想要将多张四维图像（通常是3D图像）放在一张画布（canvas）上显示，可以使用`matplotlib.pyplot`和`mpl_toolkits.mplot3d`模块中的功能来创建多个3D子图。这可以通过`subplots`函数来实现，你可以指定画布上要创建的子图数量和布局。

创建多个3D子图的基本步骤如下：

1. 导入必要的模块：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

2. 使用`plt.subplots`创建画布和多个3D子图：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10), subplot_kw={'projection': '3d'})

这里`nrows`和`ncols`参数定义了子图的行数和列数，`figsize`定义了画布的大小，`subplot_kw`可以设置子图的属性，其中`projection`设置为`'3d'`表示这是3D子图。

3. 分别在每个3D子图上绘制图像：

# 假设你有四个3D图形的数据分别为 ax1_data, ax2_data, ax3_data, ax4_data
# 你可以使用 axes[0, 0].scatter(x, y, z) 在第一个子图上绘制数据
axes[0, 0].scatter(ax1_data[0], ax1_data[1], ax1_data[2])
axes[0, 1].scatter(ax2_data[0], ax2_data[1], ax2_data[2])
axes[1, 0].scatter(ax3_data[0], ax3_data[1], ax3_data[2])
axes[1, 1].scatter(ax4_data[0], ax4_data[1], ax4_data[2])

4. 显示画布：

plt.show()

请注意，每个子图可以独立地绘制不同数据的3D图形，因此"四维"在这里通常是指三维空间加上颜色或其他属性编码的维度。