1. add_subplot（）函数

1.1 函数功能

Add an Axes to the figure as part of a subplot arrangement.

在画布中增加轴域

1.2 函数语法：

add_subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

1.3 函数参数

1.3.1 nrows, ncols, index

子图的位置由以下三个参数决定：

Three integers (nrows, ncols, index).
The subplot will take the index position on a grid with nrows rows and ncols columns.
index starts at 1 in the upper left corner and increases to the right.
index can also be a two-tuple specifying the (first, last) indices (1-based, and including last) of the subplot,
e.g., fig.add_subplot(3, 1, (1, 2)) makes a subplot that spans the upper 2/3 of the figure.

参数nrows与ncols决定画布被划分为nrows*ncols几部分。索引index从左上角开始，向右边递增。
索引也可以指定为二元数组，表示图表占据位置为：从索引的第1个参数到第2个参数的位置。
例如： fig.add_subplot(3, 1, (1, 2))，表示子图占据的位置为将画布三等分后的前两份位置。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx1 = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500)
y1 = np.sin(x1)plt.subplot(1, 3, 1)
plt.plot(x1, y1)plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx1 = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500)
y1 = np.sin(x1)plt.subplot(1, 3, (1,2))
plt.plot(x1, y1)plt.show()

1.3.2 projection

projection{None, 'aitoff', 'hammer', 'lambert', 'mollweide', 'polar',
'rectilinear', str}, optional

可选参数。当取值为polar表示绘制极线图。


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx1 = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500)
y1 = np.sin(x1)plt.subplot(1, 3, (1,2), projection='polar')
plt.plot(x1, y1)plt.show()

1.3.3 polar

polar  bool, default: False
If True, equivalent to projection='polar'.

布尔值类型，默认取值为：FALSE。当取值为True，相当于projection=‘polar’

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx1 = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500)
y1 = np.sin(x1)plt.subplot(1, 3, (1, 2), polar=True)
plt.plot(x1, y1)plt.show()

2. add_subplot 与subplot

目前理解到的为：

subplot方法属于API绘图，而add_subplot方法为面向对象绘图
使用subplot方法自动生产画布与轴域，而add_subplot方法需要先添加画布figure，再在画布上添加轴域，add_subplot返回的即为子图的轴域
当绘制的子图之间出现遮挡，subplot方法会绘制代码位置靠后的图形，而add_subplot则会绘制所有图形，只是出现遮挡。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx1 = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500)
y1 = np.sin(x1)
x2 = np.arange(-3, 3.5, 0.5)
y2 = np.power(x2, 2)plt.subplot(1, 3, (1, 2))
plt.plot(x1, y1)plt.subplot(2, 2, 3)
plt.scatter(x2, y2)plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfig = plt.figure('add_subplot')x1 = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 500)
y1 = np.sin(x1)
x2 = np.arange(-3, 3.5, 0.5)
y2 = np.power(x2, 2)sw1 = fig.add_subplot(1, 3, (1, 2))
sw1.plot(x1, y1)sw2 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
sw2.scatter(x2, y2, s=20, facecolor='y')plt.show()

参考网站：https://matplotlib.org/stable/api/figure_api.html#matplotlib.figure.Figure.add_subplot

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引用文章 https://blog.csdn.net/you_are_my_dream/article/details/53439518
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