用于创建子图

plt.subplot（） 是 Matplotlib 中用于创建子图的函数，通过将一个图形窗口划分为多个子区域，可以同时绘制多个相关图表。以下是其核心用法及示例：

一、基本语法

plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

• nrows ：子图的行数（必填）

• ncols ：子图的列数（必填）

• index ：当前子图在网格中的位置（必填）

• kwargs ：其他关键字参数（如标题、轴标签等）

二、示例说明

1. 创建 2x2 子图网格

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   
   x = np.arange(0, 10, 1)
   for i in range(1, 5):
       plt.subplot(2, 2, i)
       plt.plot(x, x **2)
       plt.title(f'Subplot {i}')
   plt.show()
   

   该代码将生成 2 行 2 列的子图，分别绘制 $y=x^2$、$y=x^3$、$y=x^4$、$y=x^5$ 的图像。

2. 共享轴的子图

   plt.subplot(2, 2, 1)
   plt.plot(x, x, 'r-')
   plt.subplot(2, 2, 2)
   plt.plot(x, -x, 'b-')
   plt.subplot(2, 2, 3, sharex=True)
   plt.plot(x, x **2, 'g-')
   

   在这个例子中，第二列的两个子图共享 x 轴，第三列的子图与前两列共享 y 轴。

3. 使用三位数参数

   三位数参数可简化调用，例如 plt.subplot（221） 等效于 plt.subplot（2, 2, 1）。

三、注意事项

• 索引从 1 开始 ：子图位置从 1 开始编号，例如 subplot（2, 2, 1） 表示左上角。

• 图形布局 ：通过调整 nrows 和 ncols 可灵活控制布局，例如 subplot（1, 3, 1） 创建单行三列布局。

• 与其他绘图函数的结合 ：plt.subplots（） 可与 plt.plot（） 等函数结合使用，例如：

  fig, axs = plt.subplots(3, 1)
  for i in range(3):
      axs[i].plot(x, np.sin(x + i))
  

  该代码创建 3 个子图，分别绘制正弦函数的不同相位。

四、扩展功能

• 共享轴与标签 ：通过 sharex、sharey 参数实现子图间轴共享。

• 子图标题与布局调整 ：使用 title（）、set_xlabel（） 等方法自定义子图属性。

通过以上方法，plt.subplot（） 提供了灵活的图形布局能力，适用于数据对比、多变量分析等场景。