1. Matplotlib基础--多个子图表
1.1 简介
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境生成出版质量级别的图形。Matplotlib可以用于Python脚本、Python和IPython Shell、Jupyter Notebook、Web应用程序服务器等。Matplotlib支持Unicode、线型、点型、标签、坐标轴和文本旋转等python官方文档中提到的所有字符串，具有较高的灵活性。
在Matplotlib中，我们可以根据需要创建多个子图表，将不同的数据进行比较或并排展示，达到视觉效果的最大化。
1.2 创建多个子图表
Matplotlib的子图表是通过figure函数创建的。一个Figure对象可以包含多个子图表（Axes对象），可以通过subplot函数或gridspec函数创建。
1.3 使用subplot函数创建子图表
subplot函数用于指定子图表的位置。在subplot函数中，我们需要指定子图表的行数、列数和子图表的序号（从左至右，从上至下逐一编号）。
例如，以下代码创建一个包含4个子图表的Figure对象，并将它们分别放在不同的位置中：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [1, 2, 3, 4]
plt.figure()
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('subplot 1')
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('subplot 2')
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y1[::-1])
plt.title('subplot 3')
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y2[::-1])
plt.title('subplot 4')
plt.show()
plt.figure()用于创建一个Figure对象，plt.subplot(2, 2, 1)用于在Figure对象中创建一个子图表，并指定其位置为第1个（从左至右，从上至下逐一编号）。在这个例子中，我们创建了4个子图表，分别使用subplot函数将它们放置在Figure对象的不同位置中。plt.plot函数用于在子图表上作图，plt.title函数用于添加子图表的标题。plt.show()用于显示Figure对象。
执行上述代码，我们将得到以下图像：
可以看到，Figure对象被分成了2行2列（即共4个）子图表，每个子图表都包含一个折线图。
1.4 使用gridspec函数创建子图表
gridspec函数更加灵活，可以通过指定每个子图表的位置和大小来灵活地组合出复杂的图形。
例如，以下代码创建了包含4个子图表的Figure对象并调整子图表的位置和大小：
import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [1, 2, 3, 4]
plt.figure()
gs = gridspec.GridSpec(2, 2) # 创建2x2栅格
ax1 = plt.subplot(gs[0, :]) # 第一行，包括所有列
plt.plot(x, y1)
plt.title('subplot 1')
ax2 = plt.subplot(gs[1, :-1]) # 第二行，第1列
plt.plot(x, y2)
plt.title('subplot 2')
ax3 = plt.subplot(gs[1:, -1]) # 第二行，第2列
plt.plot(x, y1[::-1])
plt.title('subplot 3')
ax4 = plt.subplot(gs[:, -1]) # 所有行，第2列
plt.plot(x, y2[::-1])
plt.title('subplot 4')
gs.update(wspace=0.5, hspace=0.5) # 调整子图之间的间距
plt.show()
执行上述代码，我们将得到以下图像：
可以看到，使用gridspec函数的输出可定制程度更高，灵活性更强。
1.5 总结
本文介绍了如何使用Matplotlib创建多个子图表。具体来说，我们讨论了如何使用subplot函数和gridspec函数创建子图表，并且给出了相应的例子。
Matplotlib的子图表功能不仅可以帮助我们比较和展示不同的数据，而且可以为我们的图像带来充足的美观度和视觉效果，帮助读者更好地理解和解释数据。