matplotlib画图（二）——子图
在matplotlib有一个方法是subplot，可以实现在一张画布中，存在多个子图的情况。在同类数据比较分析的时候，这类图表很受大家欢迎。
matplotlib.pyplot.subplot(*args, **kwargs)
使用方法：
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwargs)
subplot(ax)
nrows表示行数，ncols表示列数，index表示第几个（从上往下，从左往右数，最小值为1）；这三个参数组合起来表示画一幅nrows*ncols个子图的图。pos其实就是nrows、ncols、index的结合体，比如subplot(2,1,1)其实与subplot(211)表述的是同一个意思。所不同的是，pos中三个数字的任意一个都不能大于10，但使用nrows, ncols, index就无此限制了。
以上一文的例子为例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 第一组数据
x1 = list(range(5))
y1 = list(map(lambda x: x**2, x1))
# 第二组数据
x2 = list(range(4, 10))
y2 = list(map(lambda x: x**2/2, x2))
# 作一幅2*1的图，选择第1个子图
ax1 = plt.subplot(211)
ax1.plot(x1, y1)
# 作一幅2*1的图，选择第2个字图
ax2 = plt.subplot(212)
ax2.plot(x2, y2)
# 删除子图ax2
# plt.delaxes(ax2)
# 增加子图ax2
# plt.subplot(ax2)
# 显示图
plt.show()
当某些条件下，不需要展示图2时，可以使用delaxes实现：
# 删除子图ax2
plt.delaxes(ax2)
删除后，又需要展示图2时，可以使用subplot(ax)实现：
# 增加子图ax2
plt.subplot(ax2)
调整上述代码：
#将第二幅图的子图排布做了调整
# ax2 = plt.subplot(212)
ax2 = plt.subplot(322)
子图调整后，会以新的子图布局为准，由于找不到ax1标准的画布布局，此图将不会展示，结果呈现为：
子图的样式调整参数如下：
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| aspect | 默认值为"auto",也可以为大于0的数(当数字大于0小于0.1时，数字越小，y轴被压缩显示的越严重；当数字大于0.1，数字越大，x轴被压缩的越厉害) |
| anchor | 默认值为“C”即居中的意思，是子图位置的配置项，其他值还有：“SW”,“S”,"SE"等；当各个图aspect都为“auto"的情况下，看不出来； |
| autoscale_on | bool值，自动定位x、y坐标，0为关闭，1为打开；默认打开 |
| autoscalex_on | bool值，自动定位x坐标，0为关闭，1为打开；默认打开 |
| autoscaley_on | bool值，自动定位y坐标，0为关闭，1为打开；默认打开 |
| facecolor | 颜色，子图的颜色，可以用颜色的全称，比如：yellow,blue 也可以用简写，y,b 分别代表黄颜色与蓝颜色 |
| fc | 同facecolor,是其简称 |
| frame_on | bool值，边框是否展示，默认为展示 |
| visible | bool值，子图是否可见，默认为可见 |
| xlabel | 字符串，x轴命名 |
| ylabel | 字符串，y轴命名 |
| xticklabels | 列表（List[str]），设置x轴每一个坐标的名称 |
| yticklabels | 列表（List[str]），设置y轴每一个坐标的名称 |
| xticks | 列表（List）,x轴设置柱；简单来说就是给出坐标，会在该坐标点显示该点位置 |
| yticks | 列表（List）,y轴设置柱；简单来说就是给出坐标，会在该坐标点显示该点位置 |
效果图(修改代码中的参数)：
ax1 = plt.subplot(211, aspect=0.5)
ax1 = plt.subplot(211, aspect=0.5, anchor="W")
ax1 = plt.subplot(211, facecolor="yellow")
ax1 = plt.subplot(211, frame_on=0)
ax1 = plt.subplot(211, xlabel="x-name", ylabel="y_name")
ax1 = plt.subplot(211, xticklabels=["No.0","No.1","No.2","No.3","No.4"],
yticklabels=["No.0","No.1","No.2","No.3","No.4"])
ax1 = plt.subplot(211, xticks=[0.01, 1.0, 2.3, 3.5],
yticks=[0.01, 2.0, 5.3, 13.5])
更多参数见官网给出的文档：
本文参考文档：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html#matplotlib.pyplot.subplot