绘制多子图布局：在一张画布上显示多个图表

# 第一章：多子图布局的概述

## 1.1 什么是多子图布局？

多子图布局是指在一张画布上显示多个图表的排列方式，可以同时展示多个相关或不相关的数据可视化图表。通过多子图布局，用户可以更直观地比较数据、发现趋势、分析关联性。

## 1.2 多子图布局的应用场景

多子图布局广泛应用于数据分析、科研论文、金融报告、商业分析等领域。例如，在股票分析中，可以将多只股票的走势图放在同一画布上进行比较；在科学研究中，可以将多组实验数据的图表展示在一个画布上，方便观察数据之间的关联。

## 1.3 多子图布局的优势

- 提供了更全面的数据展示方式，节省空间同时又保留了每个图表的独立性。
- 便于比较和分析不同数据之间的关系和趋势。
- 使得数据可视化更加直观，提升了数据传达的效果和效率。

## 第二章：常见的多子图布局方式

### 第三章：使用Python中的Matplotlib库实现多子图布局

#### 3.1 Matplotlib库简介

Matplotlib 是一个用于创建可视化效果的 Python 库，提供了一种创建图表、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等图表的方式。它可以在多个平台上实现多种图形用户界面（GUI）工具包。

#### 3.2 在Matplotlib中创建单一图表

下面是一个使用 Matplotlib 创建单一图表的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 创建图表
plt.plot(x, y)
plt.title('Line Chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

**代码说明：**
- 首先导入 matplotlib 库
- 创建数据 x 和 y
- 使用 `plt.plot` 创建折线图
- 使用 `plt.title`、`plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 添加标题和轴标签
- 使用 `plt.show` 显示图表

#### 3.3 在Matplotlib中创建多子图布局

在 Matplotlib 中，可以使用 `plt.subplot` 函数来创建多个子图，并灵活控制它们的布局。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建多子图布局
plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)  # 在1x2网格的第1个位置创建子图
plt.plot(x, y1)
plt.title('Sine Wave')

plt.subplot(1, 2, 2)  # 在1x2网格的第2个位置创建子图
plt.plot(x, y2)
plt.title('Cosine Wave')

plt.show()

**代码说明：**
- 使用 `plt.figure` 创建画布，并设置大小为 (10, 5)
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