add.subplots

`add.subplots`是Matplotlib库中的一个函数，用于在一个图形窗口中创建多个子图。它返回一个包含所有子图的Numpy数组对象，可以通过索引来访问每个子图，并在每个子图中绘制不同的图形。例如，下面的代码创建了一个包含2行3列子图的图形窗口，并在第一个子图中绘制了一条折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
axes[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

相关问题

plt.subplots_adjust还是ax.subplots_adjust

您可以使用两种方式来调整图像的子图布局：plt.subplots_adjust和ax.subplots_adjust。

1. plt.subplots_adjust：这是 matplotlib.pyplot 模块中的函数，可以直接在 plt 对象上调用。此函数可以调整整个图像的子图布局，包括所有的子图和图像边框。使用该函数时，需要将所有的子图都使用 plt.subplot() 或 plt.axes() 创建，并将它们保存在一个变量中。然后，可以使用 plt.subplots_adjust() 来调整这些子图的布局。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4)

2. ax.subplots_adjust：这是 matplotlib.axes.Axes 类的方法，在每个 Axes 对象上调用。它用于调整单个子图的布局，可以更精确地控制每个子图之间的间距和位置。使用该方法时，需要先创建每个子图的 Axes 对象，并将它们保存在一个变量中。然后，可以使用 ax.subplots_adjust() 来调整每个子图的布局。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)

ax1.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
ax2.subplots_adjust(left=0.2, right=0.8, bottom=0.2, top=0.8)
ax3.subplots_adjust(left=0.3, right=0.7, bottom=0.3, top=0.7)
ax4.subplots_adjust(left=0.4, right=0.6, bottom=0.4, top=0.6)

总结：如果您需要一次性调整整个图像的子图布局，使用 plt.subplots_adjust()；如果您需要分别调整每个子图的布局，使用 ax.subplots_adjust()。

pplt.subplots参数

plt.subplots函数的参数包括：
- nrows：子图的行数。
ncols：子图的列数。
- sharex：是否共享x轴刻度。默认值为False。
- sharey：是否共享y轴刻度。默认值为False。
- squeeze：是否压缩返回的Axes数组。如果为True，则如果只有一个子图，则返回一个单独的Axes对象，而不是一个包含一个元素的Axes数组。默认值为True。
- subplot_kw：一个字典，用于将关键字参数传递给每个子图的add_subplot方法。
- gridspec_kw：一个字典，用于将关键字参数传递给gridspec.GridSpec构造函数。
- **fig_kw：其他关键字参数，用于传递给figure函数。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含2x2个子图的图形
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True, sharey=True)

# 在第一个子图中绘制一个折线图
axes[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[0, 0].set_title('Line Plot')

# 在第二个子图中绘制一个散点图
axes[0, 1].scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[0, 1].set_title('Scatter Plot')

# 在第三个子图中绘制一个柱状图
axes[1, 0].bar([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[1, 0].set_title('Bar Plot')

# 在第四个子图中绘制一个饼状图
axes[1, 1].pie([1, 2, 3, 4], labels=['A', 'B', 'C', 'D'])
axes[1, 1].set_title('Pie Chart')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，我们使用plt.subplots函数创建一个2x2的子图布局，设置了sharex和sharey参数为True，表示子图共享x轴和y轴刻度。然后我们在每个子图中绘制了不同类型的图形，并设置了标题。最后使用plt.tight_layout调整子图之间的间距，并使用plt.show显示图形。