Matplotlib绘制子图的常见几种方法

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe

# 画第1个图：折线图
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x,x*x)

# 画第2个图：散点图
plt.subplot(222)
plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第3个图：饼图
plt.subplot(223)
plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第4个图：条形图
plt.subplot(224)
plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe

fig=plt.figure()

# 画第1个图：折线图
x=np.arange(1,100)
ax1=fig.add_subplot(221)
ax1.plot(x,x*x)

# 画第2个图：散点图
ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第3个图：饼图
ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第4个图：条形图
ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe

fig,subs=plt.subplots(2,2)

# 画第1个图：折线图
x=np.arange(1,100)
subs[0][0].plot(x,x*x)

# 画第2个图：散点图
subs[0][1].scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第3个图：饼图
subs[1][0].pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第4个图：条形图
subs[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# author: chenqionghe

# 画第1个图：折线图
x=np.arange(1,100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x,x*x)

# 画第2个图：散点图
plt.subplot(222)
plt.scatter(np.arange(0,10), np.random.rand(10))

# 画第3个图：饼图
plt.subplot(223)
plt.pie(x=[15,30,45,10],labels=list('ABCD'),autopct='%.0f',explode=[0,0.05,0,0])

# 画第3个图：条形图
# 前面的两个图占了221和222的位置，如果想在下面只放一个图，得把前两个当成一列，即2行1列第2个位置
plt.subplot(212)
plt.bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b')
plt.show()