subplot是matplotlib中将多个图形排列在同一个画布上的函数，通过plt.subplot(m, n, p)将画布分为m行n列共m×n个子区域，并在第p个位置绘图（从1开始编号）。例如subplot(2,2,1)表示在2×2网格的第一位绘制图像。常用示例如同时绘制sin(x)、cos(x)、tan(x)和x²四个函数，每个占据一个子图区域。为避免标题或标签重叠，推荐使用plt.tight_layout()自动调整间距。更高效的用法是结合plt.subplots()返回子图对象的数组，便于复杂布局操作。每个子图可独立设置坐标轴标签、标题等属性。使用时需注意p不能超过m×n，且编号按行优先顺序进行。掌握subplot有助于高效组织多图对比展示，关键在于理解布局参数与合理排版。
在Python中使用subplot函数绘图，主要是通过matplotlib.pyplot模块实现的。它可以将多个图形排列在一个画布上，方便对比或组织数据展示。
什么是subplot？
subplot(m, n, p) 将画布分成 m行n列 的子图区域，并选择第 p 个区域进行绘图（从左到右、从上到下编号）。
例如：subplot(2, 2, 1) 表示把图像分为2行2列共4个子图，现在在第1个位置绘图。
基本用法示例
下面是一个绘制四个不同图形的例子：
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
子图1
plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(x, np.sin(x)) plt.title("sin(x)")
子图2
plt.subplot(2, 2, 2) plt.plot(x, np.cos(x)) plt.title("cos(x)")
子图3
plt.subplot(2, 2, 3) plt.plot(x, np.tan(x)) plt.title("tan(x)")
子图4
plt.subplot(2, 2, 4) plt.plot(x, x**2) plt.title("x^2")
自动调整子图间距
plt.tight_layout()
显示图像
plt.show()
常用技巧和建议
使用subplot时注意以下几点更高效：
- 推荐使用
plt.subplots()创建多个子图对象，更适合复杂布局 - 用
plt.tight_layout()避免标题或标签重叠 - 每个子图可独立设置坐标轴标签、标题等
- 编号p从1开始，不要超过m×n
基本上就这些。掌握subplot后，你可以灵活地把多个图表组合在一起展示。不复杂但容易忽略细节，比如布局参数和自动排版。多练习几次就能熟练了。
