Python matplotlib画多图、子图

1. 介绍

在数据分析和可视化中，matplotlib是一个非常常用的Python库。它提供了丰富的绘图选项，可以绘制各种类型的图形，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。本文将详细介绍如何使用matplotlib库画多图和子图。

2. 导入matplotlib库

在使用matplotlib之前，我们首先需要导入它的库。通常我们使用pyplot模块来绘制图形，并将其命名为plt，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

3. 画多图

有时候我们需要在同一张图中绘制多个子图，这时可以使用matplotlib的subplot()函数。subplot()函数接受三个参数：行数、列数和子图位置。下面是一个例子，绘制了一个包含2行2列的图表，并在每个子图中绘制了不同的函数曲线。

import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = np.exp(x)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Sine')

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Cosine')

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y3)
plt.title('Tangent')

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y4)
plt.title('Exponential')

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码将会绘制一个包含4个子图的图表，每个子图分别显示不同的函数曲线。使用plt.subplot()函数来指定每个子图在整个图表中的位置，然后使用plt.plot()函数来绘制曲线，最后使用plt.title()函数给每个子图添加一个标题。使用plt.tight_layout()函数可以自动调整子图的位置，使它们更加紧凑。

4. 画子图

有时候我们需要在同一张图中绘制多个子图，并且每个子图的尺寸可能不同。这时可以使用matplotlib的subplots()函数。subplots()函数接受两个参数：行数和列数，并返回了一个包含子图对象的元组。下面是一个例子，绘制了一个包含2行2列的图表，并在每个子图中绘制了不同的函数曲线。

import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = np.exp(x)

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))

axs[0, 0].plot(x, y1)
axs[0, 0].set_title('Sine')

axs[0, 1].plot(x, y2)
axs[0, 1].set_title('Cosine')

axs[1, 0].plot(x, y3)
axs[1, 0].set_title('Tangent')

axs[1, 1].plot(x, y4)
axs[1, 1].set_title('Exponential')

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码使用plt.subplots()函数创建了一个包含2行2列的图表，并将该图表的对象存储在fig中，将包含子图的数组存储在axs中。然后，我们可以使用类似于二维数组的方式访问每个子图，并使用plot()函数绘制曲线，使用set_title()函数添加标题。