•figure和subplot

matplotlib的影象都是位於figure物件中的，我們可以通過plt.figure建立一個新的figure：

1 fig=plt.figure(figsize=(6,6))#figsize控制畫布的大小

但figure是不能繪圖的，我們需要用fig.add_subplot的方式建立一個或者多個subplot才行：

ax1=fig.add_subplot(211)#表示選中2行1列的第一個畫布
x=np.linspace(0,8,num=50)
y1=np.sin(x)
ax1.plot(x,y1)

1 ax2=fig.add_subplot(212)#
 
第二塊畫布
2 x=np.linspace(0,8,num=50)
3 y2=np.cos(x)
4 ax2.plot(x,y2)
5 fig

plt.subplots

plt.subplots是更為簡單的方法，可以直接建立多個畫布，直接呼叫即可

1 fig,axes=plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(7,7))

1 axes#為陣列，所以我們可以用數值索引的方式呼叫

array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f97c0ba9350>,
       <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f97ef1eb090>],
      dtype=object)

1 axes[0].plot(x,y1)#第一塊畫布
2 axes[1].plot(x,y2)#第二塊畫布
3 fig

~plt.subplots_adjust

plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None

引數含義：
left, right, bottom, top：子圖所在區域的邊界。
當值大於1.0的時候子圖會超出figure的邊界從而顯示不全；值不大於1.0的時候，子圖會自動分佈在一個矩形區域（下圖灰色部分）。
要保證left < right, bottom < top，否則會報錯。

wspace, hspace：子圖之間的橫向間距、縱向間距分別與子圖平均寬度、平均高度的比值。

舉個例子

1 fig,axes=plt.subplots(2,2,facecolor="darkseagreen",figsize=(6,6))
2 plt.subplots_adjust(left=0.1, wspace=0.1, top=0.9,hspace=0.2) #位置調整

•美圖

~顏色、標記和線型

1 fig,axes=plt.subplots(2,2,facecolor="darkseagreen",figsize=(6,6))
2 plt.subplots_adjust(left=0.1, wspace=0.1, top=0.9,hspace=0.2) #位置調整
3 axes[0,0].plot(np.random.randn(20).cumsum(),"ro--")#“ro--”簡單表
4 axes[0,1].plot(np.random.randn(20).cumsum(),color="g",linestyle="dashed",marker="o")#展開
5 fig

顏色和線型參考表如下

~標題、刻度、標籤和圖例

標題

1 #整個figure的標題
2 fig.suptitle('我的畫板', fontsize=16, fontweight='bold')
3 #各個畫布的標題
4 axes[0,0].set_title("畫板一")
5 axes[0,1].set_title("畫板二")
6 axes[1,0].set_title("畫板三")
7 axes[1,1].set_title("畫板四")
8 fig

刻度、標籤

1 axes[1,0].plot(x,y1)
2 axes[1,0].set_xticks([0,2,4,6,8])#設定刻度
3 axes[1,0].set_xticklabels(["第一級","第二級","第三級","第四級","第五級"])#給刻度命名
4 axes[1,0].set_xlabel("x的值")#標籤名
5 fig

圖例

 1 plt.style.use('ggplot')#設定背景
 2 x=np.linspace(0,8,num=50)
 3 y1=np.sin(x)
 4 y2=np.cos(x)
 5 plt.plot(x,y1,"k-",label="sin函式")
 6 plt.plot(x,y2,"go--",label="cos函式")
 7 plt.title("sin-cos圖")
 8 plt.ylabel("y軸")
 9 plt.xlabel("x軸")
10 plt.legend()#作圖時加label，這裡才會生成legend