在之前的文章中小編介紹過(guò)subplot可以畫子圖。但是matplotlib繪制子圖的方式不止一種，subplots也可以畫子圖。因?yàn)閟ubplots介紹比較少，小編打算進(jìn)行一個(gè)對(duì)比，各位小伙伴可以看看這兩個(gè)方法是否功能一致。
對(duì)比開始：
需求：畫出兩張子圖，在一行顯示，子圖中的內(nèi)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(diǎn)說(shuō)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(diǎn)說(shuō)明
subplots代碼：
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8),ncols=2,nrows=1)#該方法會(huì)返回畫圖對(duì)象和坐標(biāo)對(duì)象ax，figsize是設(shè)置子圖長(zhǎng)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(diǎn)說(shuō)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(diǎn)說(shuō)明
對(duì)比結(jié)果：
可以看出來(lái)兩者都可以實(shí)現(xiàn)畫子圖功能，只不過(guò)subplots幫我們把畫板規(guī)劃好了，返回一個(gè)坐標(biāo)數(shù)組對(duì)象，而subplot每次只能返回一個(gè)坐標(biāo)對(duì)象，subplots可以直接指定畫板的大小。
到此subplot和subplots區(qū)別在哪相信小伙伴心里已經(jīng)清楚了,更多Matplotlib 使用介紹的文章可以繼續(xù)關(guān)注W3Cschool后續(xù)的內(nèi)容。
