python 使用循环画多个子图

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fig = plt.figure(figsize=(24,13),dpi=600)

proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)##设置一个圆柱投影坐标，中心经度180°E
extent = [100,180,0,40]##设置地图边界范围

xticks=np.arange(extent[0],extent[1]+1,30)
yticks=np.arange(extent[2],extent[3]+1,30)

plt.subplots_adjust(wspace=0.25, hspace=0.15)#wspace、hspace左右、上下的间距

font= {'family' : 'Times New Roman','weight' : 'bold','size' : 21}#设置横纵坐标的名称以及对应字体格式family'

for i in range(9): #画3行3列排布的子图
    
    ###################################以下为地图投影以及坐标轴的设置
    ax = fig.add_subplot(3,3,i+1,projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
    
    #地图相关设置，包括边界，河流，海岸线，坐标
    ax.set_extent(extent,crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
    
    #添加陆地并且陆地部分全部填充成浅灰色
    ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('10m'),color='lightgray')
    ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)
    
    #横纵坐标设置
    ax.set_xticks(xticks, crs=ccrs.PlateCarree())
    ax.set_yticks(yticks, crs=ccrs.PlateCarree())

    lon_formatter = LongitudeFormatter()
    lat_formatter = LatitudeFormatter()

    ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
    ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
    
    fg=ax.contourf(lon,lat,dif[i+0,:,:],np.linspace(-2.5,2.5,21), zorder=0, extend = 
    'both', transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=cmaps.BlueWhiteOrangeRed)
    
    #标注模式名称
    ax.text(-2, 35,  name[i+0], 
            color = "k", style = "italic", weight = "light", font=font,
            verticalalignment='center', horizontalalignment='right',rotation=0) 
    #添加网格线
    # plt.grid(b='true',which='major',axis='both',color='k', linestyle='--',linewidth=2)

    #刻度线设置
    xmajorLocator = MultipleLocator(20)#先定义xmajorLocator，再进行调用
    ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)#x轴最大刻度
    xminorLocator = MultipleLocator(10)
    ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)#x轴最小刻度
    ymajorLocator = MultipleLocator(10)
    ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)#y轴最大刻度
    yminorLocator = MultipleLocator(5)
    ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)#y轴最小刻度

    #最大刻度、最小刻度的刻度线长短，粗细设置
    ax.tick_params(which='major', length=12,width=1,color='k')#最大刻度长度，宽度设置，
    ax.tick_params(which='minor', length=7,width=0.8,color='k')#最小刻度长度，宽度设置
    
    ax.tick_params(which='both',bottom=True,top=False,left=True,labelbottom=True,
    labeltop=False)
    plt.rcParams['xtick.direction'] = 'out' #将x轴的刻度线方向设置向内或者外

    #设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体
    plt.tick_params(labelsize=16)
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]

# 9个子图共用colorbar位置
position = fig.add_axes([0.13, 0.42, 0.36, 0.07 ]) #位置[左,下,右,上]
cb = plt.colorbar(fg, cax=position,orientation='vertical')
cb.ax.tick_params(length=2, labelsize='medium')#length为刻度线的长度

font = {'family' : 'Times New Roman','weight' : 'normal','size' : 16}
cb.set_label('future change /hPa', fontdict=font) #colorbar 单位以及字体大小

# colorbar 指定刻度值以及刻度值个数
import matplotlib.ticker as ticker
tick_locator = ticker.MaxNLocator(nbins=5)  # colorbar上的刻度值个数
cb.locator = tick_locator
# cb.set_ticks([-0.04,-0.02, 0, 0.02, 0.04])
# cb.set_ticklabels(['-0.04', '-0.02', '0', '0.02','0.04'])
cb.update_ticks()