python画主图子图

在Python中，可以使用Matplotlib库来画主图和子图。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建主图和子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))

# 绘制子图1
axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[0, 0].set_title('子图1')

# 绘制子图2
axs[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[0, 1].set_title('子图2')

# 绘制子图3
axs[1, 0].bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[1, 0].set_title('子图3')

# 绘制子图4
axs[1, 1].pie([1, 2, 3], labels=['A', 'B', 'C'])
axs[1, 1].set_title('子图4')

# 设置主图标题
fig.suptitle('主图')

# 显示图像
plt.show()

这段代码将创建一个2x2的子图，并在每个子图中绘制不同类型的图表。你可以根据自己的需要修改代码，绘制自己想要的主图和子图。

相关问题

python多个子图在其中一个子图中画图中图

可以使用Matplotlib库中的`mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator`模块来添加一个子图中的图中图。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

fig, ax = plt.subplots()

# 绘制主图
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 添加一个子图，作为图中图
inset_ax = inset_axes(ax, width="30%", height="30%", loc='upper right')

# 在子图中绘制图形
inset_ax.plot([2, 4, 6], [8, 10, 12])

plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个主图`ax`，并在其中绘制了一条线。然后使用`inset_axes`方法在主图中添加了一个子图`inset_ax`，并指定了其大小和位置。最后，在子图中绘制了另一条线。你可以根据需要调整子图的大小和位置，以及在子图中绘制的图形。

python布局子图，进行子图填充

要进行Python布局子图并进行子图填充，可以使用Matplotlib库。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建主图和子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 绘制子图1
axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [2, 4, 3])
axs[0, 0].set_title('Subplot 1')

# 绘制子图2
axs[0, 1].scatter([1, 2, 3], [2, 4, 3])
axs[0, 1].set_title('Subplot 2')

# 绘制子图3
axs[1, 0].hist([1, 2, 2, 3, 3, 3])
axs[1, 0].set_title('Subplot 3')

# 绘制子图4
axs[1, 1].pie([1, 2, 2, 3, 3, 3])
axs[1, 1].set_title('Subplot 4')

# 调整子图间距和边距
fig.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.4, left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个2x2的子图网格，并在每个子图中绘制了不同类型的图形。我们还使用`subplots_adjust()`函数调整了子图之间的间距和边距。最后，我们使用`show()`函数显示图形。