Matplotlib

本文介绍如何用matplotlib绘制多个子图，并介绍控制它们布局的方法。按照其布局方式，分为均一排布，规整排布和跨行列排布三种。

均一排布的含义：所有子图的大小相同，规整的按行列排布在画布上。 强调：subplots()是plt类下属的方法。

subplot函数及其重要参数：plt.subplots(row_number, column_number, figsize=(width, height), sharex=True, sharey=True)

row_number, column_number:一共生成多少行，多少列的子图（axes）。 figsize=(width, height)：指定整个画布的大小。

这两个参数综合起来理解就是：创建一个大小为figsize的画布，并把画布按row_number, column_number划分成均一的子图框格，框格里可以添加子图（axes）。

sharex=True , sharey=True ：是否共享横轴和纵轴刻度。 下图是一个共享x轴刻度，但是不共享y轴刻度是示例。前两行的x轴刻度因为相同，所以隐藏了。（x轴，y轴刻度的设置见第3个小标题）

返回值：plt.subplots（）返回 类似的 [ [figure], [axes1, axes2…] ]类似的东西，需要用两个变量解包接受。读者可以自行打印返回结果验证一下。从返回值的类型我们需要知道：plt.subplots()不仅创建了figure，把布局规划好，且且为我们在每个子图框中创建了axes。关于解包，请参考这篇博客：https://editor.csdn.net/md/?articleId=111387910

fig.suptitle('引号里添加标题', size=number)

选定一个子图框 若axs为创建的axes变量名，使用axs[i][j]选中第i+1行j+1列的子图框。

绘图方法 axes类定义了和plt类似的绘图方法：.plot, .hist(), .scatter(), .bar(), barh.(), pie.()等，直接使用即可。

子图标题，坐标头与坐标轴范围