bi大数据可视化图表制作中，怎么制作子图和母图

在大数据可视化中，制作子图和母图通常是在数据集较大或需要展示多个独立视角的情况下。这里以Python库如Matplotlib、Seaborn或Plotly等为例：

**母图（主图）**:
1. 首先创建一个大的画布，这可以视为母图。你可以使用`plt.figure()`函数来创建一个新的图形窗口。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))  # 创建一个宽度为10英寸，高度为6英寸的画布

2. 在这个画布上添加各种元素，例如线图、柱状图等。

**子图（嵌套图）**:
1. 使用`add_subplot()`或`subplots()`方法可以在母图上创建子区域作为单独的小图，每个子区域就是一个子图。

# 如果你想创建2行3列的子图网格
grid = fig.subplots(nrows=2, ncols=3)

# 或者指定特定的位置
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)  # 第一格子
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)  # 第二格子
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)  # 第三格子
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)  # 第四格子

2. 对于每个子图，你可以分别绘制数据，并设置各自的标题和标签。

**相关问题--:**
1. Matplotlib和Seaborn中如何控制子图之间的间距？
2. 如何在Python中动态调整子图的数量？
3. 子图共享x轴或y轴的设置方法是什么？