前言：
大家一般都知道subplot可以畫子圖，但是subplots也可以畫子圖，鑒于subplots介紹比較少，這里做一個對比，兩者沒有功能一致。
對比開始：
需求：畫出兩張子圖，在一行顯示，子圖中的內容一模一樣
subplot代碼：
ax1 = plt.subplot(1,2,1)
ax1.scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax1.scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax1.legend()#添加圖列就是右上角的點說明
ax2 = plt.subplot(1,2,2)
ax2.scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax2.scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax2.legend()#添加圖列就是右上角的點說明
subplots代碼：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8),ncols=2,nrows=1)#該方法會返回畫圖對象和坐標對象ax，figsize是設置子圖長寬（1200，800）
ax[0].scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax[0].scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax[0].legend()#添加圖列就是右上角的點說明
ax[1].scatter(positive['X1'], positive['X2'], s=50, marker='x', label='Positive')
ax[1].scatter(negative['X1'], negative['X2'], s=50, marker='o', label='Negative')
ax[1].legend()#添加圖列就是右上角的點說明
對比結果：
可以看出來兩者都可以實現(xiàn)畫子圖功能，只不過subplots幫我們把畫板規(guī)劃好了，返回一個坐標數(shù)組對象，而subplot每次只能返回一個坐標對象，subplots可以直接指定畫板的大小。
參考博客：Matplotlib的子圖subplot的使用
參考博客：subplots與figure函數(shù)參數(shù)解釋說明以及簡單的使用腳本實例
到此這篇關于Matplotlib實現(xiàn)subplot和subplots簡單對比的文章就介紹到這了,更多相關Matplotlib subplot和subplots內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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