书友汇德天帮助小白正确区分plot,subplot,subplots三个命令之间关系！

对于一个知识点学习，我一直本着多看，多想，多分析的态度，一方面，通过思考可以让模糊的知识变清晰，另一方面，通过思考可以让你有办法找到更多的想法，遵循你的想法去寻找你想要的答案！

关于Matplotlib数据分析绘制图形我们已经有过几篇文章的介绍，但是个人觉得所介绍的内容还不足以让大家彻底把问题弄清晰，因为决定沿着知识的轨迹，继续寻找能够让大家更好理解的方式，从而能够快速的找到问题的答案。
python可视化数据化分析离不开画图，在系统中经常会导入Matplotlib库中的子模块pyplot来进行图形的绘画工作。

#导入模块,为了简化把模块重新命名plt
import matplotlib.pyplot as plt

我们就从这里开始讲起！

1、系统在导入plt简化模块后，会自动的命名，这里我们如果只有一个绘图区域使用，使用系统默认的最简单了！上干货！

#系统直接利用模块来进行坐标点（1，3）和点(2,4)进行连线
plt.plot([1,2],[3,4])
plt.show()

绘制后的效果图形展示：

2、一块画布仅仅画一幅图，显示远远不能满足需要，所以对于画布分割就显得非常重要这时需要用到另外的命令

知识拆分：
subplot()函数

1. 这个命令可以在系统画布上，分割多个不同的区域，并对每一个区域进行独立操作
2. subplot(2,2)，这是一个把画布分成2行，2列的子画布分割，如果想使用其中一个区域，应该这样定义subplot(2,2,1)，最后面的1表示，当前使用第一个画布区域进行绘图。
3. 我们对第一区域重新命名为ax1,并在这个区域上绘制一条直线
   #系统直接利用坐标点（1,3）和点(2,4)进行连线

#模块导入
import matplotlib.pyplot as plt
#开始分割画布绘图
ax1 = plt.subplot(2,2,1)
ax1.plot([1,2],[3,4])
plt.show()

4、我们仅仅是使用了一个区域，按照分布我们可以有四个区域，这里我们只讲解两个，另外两个大家可以自己练习。
6、对第二区域进行同样的直线绘制，我们对第二区域命名为ax2，这里要注意一下subplot要定位好分割区（2,2,2)，也就是把前面的1改为2，这样系统才能正确把两个绘制区域显示出来

import matplotlib.pyplot as plt
ax1 = plt.subplot(2,2,1)
ax1.plot([1,2],[3,4])

ax2 = plt.subplot(2,2,2)
ax2.plot([1,2],[3,4])
plt.show()

3、另外还有一个命令，subplots()也可以对画布进行分割，并进行绘制，那么这个和我们第2个部分所讲的区别在哪里呢？

知识拆分：
subplots()函数，把画布分割区域放入数组，也就是说我们可以通过索引的方式对每一个分割区进行独立操作。

6、比如我们先来把画布分割成2行3列结构

fig,axs = plt.subplots(2,3) 

7、大家注意这里的命名很简单，但是等号左边有fig,axs这是什么意思？
fig，是我们重新为画布起的新名字，也就是我们现在不用系统默认的名称，重新命名。
8、axs这个名称呢，你可以理解成是把这2行3列，6个分割区定义的一个总名称，我们前面不是说，分割区域被放入数组中了吗，那一会你就可以按照这个总名称+数字索引的方式对每一个分割绘图区域进行修改和操作，特别方便，
9、按照我们分割的绘图区域，分别给单独的绘图区域起名字如下，前面0表示行，这里有0，1两行，0行后面有0,1,2表示3列对应编号内容

axs[0,0].set_title('子图1')
axs[0,1].set_title('子图2')
axs[0,2].set_title('子图3')
axs[1,0].set_title('子图4')
axs[1,1].set_title('子图5')
axs[1,2].set_title('子图6')

10、接下来我们再给0行的第一个分割区axs[0,0]和第二个分割区axs[0,1]，画上两条线

axs[0,0].plot([1,2], [3,4])
axs[0,1].plot([1,2], [3,4])

从上面的三点分析，我们最后明白，对于不同的实际工作需要，Python给到我们非常灵活的绘图区域定义的能力，这极大的方便了我们的工作，但由于使用的命令繁多，也常常令大家眼花缭乱，所以在这里根据我的理解给大家认真的做了分析，后面，我们会结合实际使用需要，依次给大家完善的课程内容！关注，转发，点赞！您的支持是我们写下去的动力。

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