1、显示多个图

使用subplots()函数，可以在一幅图中绘制多个图：

例如：

绘制2个图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plot 1:
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x,y)

#plot 2:
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x,y)

plt.show()

 Result:

2、subplots() 函数

subplots()函数采用三个参数来描述图形的布局。

布局按行和列组织，由第一个和第二个参数表示。

第三个参数表示当前图的索引。

plt.subplot(1,2,1) ＃该图有1行2列，该图是第一个图。

plt.subplot(1、2、2) ＃该图有1行2列，该图是第二个图。

因此，如果我们想要一个2行1列的图形（这意味着这两个图将彼此并排显示而不是并排显示），我们可以编写如下语法：

例如：

相互绘制2个图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plot 1:
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x,y)

#plot 2:
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x,y)

plt.show()

 Result:

可以在一个图形上绘制任意多的图，只需描述图的行数，列数和索引。

例如： 

绘制6个图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.subplot(2, 3, 1)
plt.plot(x,y)

x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

plt.subplot(2, 3, 2)
plt.plot(x,y)

x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.subplot(2, 3, 3)
plt.plot(x,y)

x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

plt.subplot(2, 3, 4)
plt.plot(x,y)

x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.subplot(2, 3, 5)
plt.plot(x,y)

x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

plt.subplot(2, 3, 6)
plt.plot(x,y)

plt.show()

Result:

3、标题title()

可以使用title()函数为每个图添加标题：

例如：

2个图，标题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plot 1:
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x,y)
plt.title("SALES")

#plot 2:
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title("INCOME")

plt.show()

 Result:

4、总标题(Super Title)

可以使用suptitle()函数为整个图形添加标题：

例如：

为整个图形添加标题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plot 1:
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x,y)
plt.title("SALES")

#plot 2:
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title("INCOME")

plt.suptitle("MY SHOP")
plt.show()

 Result: