举例用python 和matplotlib绘制: 共5个子图 第一行：共4个子图；第1、第2、第3子图大小相同平均并排，第4个图形的宽度是前面每个子图的2倍，高度一样。 第一行：共1个子图；宽度是占满第2行，高度是上一行子图的3倍。

在Python和Matplotlib中，你可以按照这种方式设计布局。首先，我们创建一个2行5列的网格，并根据指定的要求调整每个子图的大小。下面是具体的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个2x5的网格布局
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(15, 7))  # 宽度15，高度7，可以根据需要调整

# 第一行：前三个子图大小相同，均匀排列
for i in range(3):
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    axs[i].plot(x, np.sin(x))
    axs[i].set_title(f'Subplot {i+1}')
    axs[i].set_aspect('equal')  # 设置宽度和高度相等

# 第四个子图宽度是前三者的两倍，高度不变
width_ratio = 2
height = axs[0].get_height()
axs[3] = fig.add_subplot(1, 5, 4, width_ratios=[width_ratio], sharey=axs[0])  # 使用sharey共享y轴
x = np.linspace(0, 20, 100)
axs[3].plot(x, np.sin(x * width_ratio / 2))  # 调整X轴范围适应新的宽度
axs[3].set_title('Subplot 4 - Double Width')

# 第二行：仅有一个子图占满剩余空间
axs[4].set_visible(False)  # 隐藏此子图
axs[4] = fig.add_subplot(1, 5, 5, colspan=3)  # 使用colspan设定占据三列
x = np.linspace(0, 30, 100)
axs[4].plot(x, np.sin(x))
axs[4].set_title('Subplot 5 - Full Column')
axs[4].set_xlabel('Full Width')  # 添加X轴标签

# 调整整个网格的间距
plt.tight_layout()

# 显示所有子图
plt.show()

在这个例子中，我们使用了`add_subplot()`函数和一些参数，如`width_ratios`和`colspan`来控制子图的大小和布局。