[Matplotlib] subplot 理解

####前言
在看Matplotlib，把自己理解的记录一下。
####正文
在 [Matplotlib Simple Plot][1] 的代码中，有这样一行：

fig, ax = plt.subplots()

plt.subplots() 返回一个 Figure实例fig 和一个 AxesSubplot实例ax 。这个很好理解，fig代表整个图像，ax代表坐标轴和画的图。
但是，将上述代码改为

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

时fig依旧是Figure实例，ax就变成ndarray了，显示一下fig:

其实ax很好理解：
我们看一下ax的元素是什么：

print (ax)
#输出：
[[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000CED4AEB5C0>
  <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000CECD469630>
  <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000CECD27C898>]
 [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000CED4779CF8>
  <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000CECD4477B8>
  <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000000CECD1BC748>]]

说明ax是保存 AxesSubplot实例 的 ndarray数组。
看一下ax中的元素：

print(ax[0][0])
print(ax[0][1])
print(ax[0][2])
print(ax[1][0])
print(ax[1][1])
print(ax[1][2])
#输出:
Axes(0.125,0.536818;0.227941x0.343182)
Axes(0.398529,0.536818;0.227941x0.343182)
Axes(0.672059,0.536818;0.227941x0.343182)
Axes(0.125,0.125;0.227941x0.343182)
Axes(0.398529,0.125;0.227941x0.343182)
Axes(0.672059,0.125;0.227941x0.343182)

我们在将上述Axes画在一个图中:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111, aspect='equal')
ax1.add_patch(
    patches.Rectangle(
        (0.125,0.536818),   # (x,y)
        0.227941,          # width
        0.343182,          # height
    )
)

ax1.add_patch(
    patches.Rectangle(
        (0.398529,0.536818),   # (x,y)
        0.227941,          # width
        0.343182,          # height
    )
)

ax1.add_patch(
    patches.Rectangle(
        (0.672059,0.536818),   # (x,y)
        0.227941,          # width
        0.343182,          # height
    )
)

ax1.add_patch(
    patches.Rectangle(
        (0.125,0.125),   # (x,y)
        0.227941,          # width
        0.343182,          # height
    )
)

ax1.add_patch(
    patches.Rectangle(
        (0.398529,0.125),   # (x,y)
        0.227941,          # width
        0.343182,          # height
    )
)

ax1.add_patch(
    patches.Rectangle(
        (0.672059,0.125),   # (x,y)
        0.227941,          # width
        0.343182,          # height
    )
)

# fig1.savefig('rect1.png', dpi=90, bbox_inches='tight')
plt.show()

输出:

这样就可以诠释plt.subplots的返回值了。

完。
[1]: https://matplotlib.org/gallery/lines_bars_and_markers/simple_plot.html