python数据可视化—

画板和画纸

plt.figure(), 用画板和画纸来做比喻的话，figure就像画板，是画纸的载体。但是具体作画等操作是在画纸上完成的，在pyplot中画纸对应的概念应该是axes()或者subplot()。

`plt.figure()` 画板

plt.figure(num, figsize, dpi, facecolor, edagecolor, frameon...)

参数解释：

字段	备注
num	图像编号或名称
figsize	画板的宽和高
dpi	绘图对象的分辨率
facecolor	画板背景颜色
edgecolor	画板边框颜色
frameon	是否显示边框

下面创建一个背景为亮绿色的画板：

import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='lightgreen')
plt.show()

`subplot()` 画纸

subplot()画纸，会选择自定义尺寸的纸张贴在画板上。

plt.subplot(2,2,1)
plt.subplot(2,2,4)

plt.subplot(2,1,1) 表示的是在画板上创建 2行 2列的画纸中的第1个位置。这样就在先前创建的亮绿色画板上，贴上了两块自定义大小的画纸。从下图上看，画纸当然可以在画板的任意位置处贴放。

`subplots()` 一同准备出画板与画纸

subplots()会直接初始化出画板与画纸。

fig,ax = plt.subplots(1,1)等价于：fig = plt.figure()+
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

使用subplots() 创建上面那样的画板与画纸：

fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize=(4,3),facecolor='lightgreen')
plt.show()

`axes()` 画纸

fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='lightgreen')plt.plot()
#内嵌图1
a1 = plt.axes([0.65, 0.6, 0.2, 0.2])
#内嵌图2
a2 = plt.axes([0.2, 0.6, 0.2, 0.2])
plt.show()

a1 = plt.axes([left, bottom, width, height]);在a1中left和bottom的数值代表figure的百分比，从figure 65%和60%的对应位置开始绘制，宽高是figure的20%。

参考：
【1】plt.figure的使用
【2】画板画布的理解
【3】subplot与subplots的区别

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