原文链接:http://www.juzicode.com/archives/2532
在matploblib中，绘图操作通常可以用pyplot.plot()实现，但是如果需要在一个画布上绘制多张图片，则需要用到subplots()或subplot()方法。
1、subplots()
1.1、生成单个子图
利用pyplot.subplots()，不带参数时，默认参数nrows=1，ncols=1，表示生成1行1列的1个子图，绘图效果同pyplot.plot()：
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
plt.rc('font',family='Youyuan',size='15')
plt.rc('axes',unicode_minus='False')
t = np.arange(-2.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t)
fig, ax = plt.subplots() #单次调用同时生成图像、画图
ax.plot(t, s,'--g')#注意，这里用ax.plot()，不再是pyplot.plot(),不能使用xlabel，ylabel等
ax.set(xlabel='t', ylabel='s',title='y=sin(x) by 桔子code ')
ax.grid()#添加grid
fig.savefig("matplot-sin.png")#保存图片
plt.show()上面的例子是使用生成的ax实例操作画图，还可以直接利用pyploy.plot()画图：
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
plt.rc('font',family='Youyuan',size='15')
plt.rc('axes',unicode_minus='False')
t = np.arange(-2.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t)
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(t,s,'--g') #这时plt.plot操作画图的对象仍然是ax
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('s')
plt.title('y=sin(x) by 桔子code')
plt.grid()
plt.savefig('matplot-subplot-sinx.jpg')
plt.show()2段代码绘图效果是一样的：
ax.plot()用法同pyplot.plot()，内部使用的参数用法一致。
可以利用pyplot.subslots()生成的fig实例，使用fig.savefig()方法保存图像到本地。
1.2、生成多个子图
如果在subplots()入参中传入第1位置参数nrows和第2个位置参数ncols，表示要生成nrows*ncols个子图，下面的例子中生成nrows=2，ncols=2的4个子图，fig,ax = plt.subplots(2,2)：
print('\n-----欢迎来到juzicode.com')
print('-----公众号: 桔子code/juzicode \n')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')
plt.rc('axes',unicode_minus='False')
t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
fig,ax = plt.subplots(2,2) #生成2行2列4个子图，子图ax是从[0,0] 开始编号的
ax[0,0].plot(t,s,'r--') #第0行第0列，本例子中左上角
ax[0,0].set_title('第1个子图 by juzicode.com')
ax[0,1].plot(t,s,'g-') #
ax[0,1].set_title('第2个子图 ')
ax[1,0].plot(t,s,'b-.') #
ax[1,0].set_title('第3个子图 ')
ax[1,1].plot(t,s,'y:') # #第1行第1列，本例子中右下角
ax[1,1].set_title('第4个子图 by 桔子code')使用fig,ax = plt.subplots(2,2)生成的ax实例，使用时其行、列下标是从0开始的，这点和后面的subplot()生成的子图位置下标从1开始是有差异的。
需要和后面介绍的subplot()方法区分的是，使用subplots()方法构建的子图，不指定某个ax而直接使用pyplot.title()设置单个子图中的标题是无效的，下面这个错误的例子中可以看到前面3个子图的title并没有生效（第21，24，27行）：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')
plt.rc('axes',unicode_minus='False')
t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
fig,ax = plt.subplots(2,2) #生成2行2列4个子图，子图ax是从[0,0] 开始编号的
ax[0,0].plot(t,s,'r--') #第0行第0列，本例子中左上角
plt.title('第1个子图 by juzicode.com') #第1张子图标题未生效
ax[0,1].plot(t,s,'g-') #
plt.title('第2个子图 ') #第2张子图标题未生效
ax[1,0].plot(t,s,'b-.') #
plt.title('第3个子图 ') #第3张子图标题未生效
ax[1,1].plot(t,s,'y:') # #第1行第1列，本例子中右下角
plt.title('第4个子图 by 桔子code') #仅仅该子图标题生效
plt.savefig('matplot-subplots-4grid2a.jpg')
plt.show()
2、subplot()
subplot()和subplots()相比仅仅少了个字母s，用法差别较大，subplot()方法的调用方法有如下几种形式：
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwargs)
subplot(**kwargs)
subplot(ax)比较常用的是第1种和第2种，第1种形式表示要画nrows行、ncols列的子图，其中index表示从1开始的第z个子图。该方法第一次调用时就会自动生成nrows行ncols列的图框。第2种形式用3位数pos=xyz表示，x表示水平方向划分的ncols，y表示垂直方向的nrows，其中z<=x*y，且z取值只能从1~9，这里是一个z值大于9的错误示例：Python错误集锦：ValueError: Single argument to subplot must be a three-digit integer, not 3411。
subslot()生成的实例ax也可以用变量保存供后面使用。
调用subslot(xyz)后，表示当前要操作的对象是第z个子图，这之后的pyplot.plot()的画图对象就是第z个子图，可以用pyplot.title()设置第z个子图的标题，pyplot.xlabel()设置第z个子图的x标签，pyplot.ylabel()设置第z个子图的y标签。但pyplot.savefig()保存的是整个图片，而不是某个子图。
1.1、生成多个子图
假设要生成2行2列4个规则子图，其pos参数就是如下图设置，x=2，y=2，z=1~4从左上角开始：
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')
plt.rc('axes',unicode_minus='False')
t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
ax1 = plt.subplot(221) #ax1对应的是2行2列中的第1个grid子图
plt.plot(t,s,'g-')
plt.title('第1个子图 by juzicode.com')
ax2 = plt.subplot(222) #单入参形式指定第2个子图
plt.plot(t,s,'r--') #虽然没有指明画图对象，紧邻最近的是“222”，对应的第2个grid
plt.xlabel('t2') #设置只对第2个grid有效
plt.ylabel('s2') #设置只对第2个grid有效
plt.title('第2个子图 ')
plt.subplot(223) #
plt.plot(t,s,'y:')
plt.title('第3个子图 by 桔子code')
plt.subplot(224, facecolor='yellow')
plt.plot(t,s,'b*') #画第4个grid
plt.xlabel('t') #设置只对第4个grid有效
plt.ylabel('s=sin(t)')
plt.savefig('matplot-subplot-4grid.jpg')
plt.show()plt.show()运行显示图片和pyplot.savefig()保存的图片效果：
1.2、生成不规则子图
前面的方法生成的子图是规则的m行n列，有时候可能在第1行需要2个子图，而第2行只需要1个子图，在调用plt.subplot(221)和 plt.subplot(222)之后，如果要在第2行只放一个子图，需要重新计算pos，前面2个调用可以合起来看成plt.subplot(211)，所以在第2行的子图就是plt.subplot(212)：
print('\n-----欢迎来到juzicode.com')
print('-----公众号: 桔子code/juzicode \n')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')
plt.rc('axes',unicode_minus='False')
t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
ax1 = plt.subplot(221) #ax1对应的是2行2列中的第1个grid子图
plt.plot(t,s,'g-')
plt.title('第1个子图 by juzicode.com')
ax2 = plt.subplot(222) #单入参形式指定第2个子图
plt.plot(t,s,'r--') #虽然没有指明画图对象，紧邻最近的是“222”，对应的第2个grid
plt.xlabel('t2') #设置只对第2个grid有效
plt.ylabel('s2') #设置只对第2个grid有效
plt.title('第2个子图 ')
plt.subplot(212) # 第2行重新规划为1个子图，xyz需要重新计算，这里看成是第2行的第1列，x=2，y=1，z=2
plt.plot(t,s,'y:')
plt.title('第3个子图 by 桔子code')
plt.show()
接下来再看下另外一种情况：第1行放第1张子图，第2行放第2,3,4张子图。
首先确定一共画2行，所以x=2；第1行只有1张子图，所以y=1，z=1；第2行放置3张子图，所以y=2，这个时候z需要按照3列的方式来确定，第1行也要看成是3列，所以第2行开始的第1个图是z=4，第2个图是5，第3个图是6，完整的布局就是下图这样：
代码如下：
print('\n-----欢迎来到juzicode.com')
print('-----公众号: 桔子code/juzicode \n')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')
plt.rc('axes',unicode_minus='False')
t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
ax1 = plt.subplot(211) #ax1对应的是2行2列中的第1个grid子图
plt.plot(t,s,'g-')
plt.title('第1个子图 by juzicode.com')
ax2 = plt.subplot(234) #单入参形式指定第2个子图
plt.plot(t,s,'r--') #虽然没有指明画图对象，紧邻最近的是“222”，对应的第2个grid
plt.title('第2个子图 ')
plt.subplot(235) # 第2行重新规划为1个子图，xyz需要重新计算，这里看成是第2行的第1列，x=2，y=1，z=2
plt.plot(t,s,'y:')
plt.title('第3个子图 by 桔子code')
plt.subplot(236, facecolor='yellow')
plt.plot(t,s,'b*') #画第4个grid
plt.show()