子图与子区 难点剖析（四）

在 matplotlib 中有两个非常重要，而且很容易混淆的概念，一个是subplot，一个是axes。这两个概念将贯穿整个 matplotlib 学习历程。在往后进行深度研究之前呢，务必要先弄懂这两个概念，否则将后面的绘制代码，我相信你一定会一头雾水的。

在查阅了一些相关中文文档后，我暂且将 subplot 称为子区，而将 axes 称之为子图。这些只是为了方便后续的描述。

你会发现，即使翻译成中文后，还是无法帮助我们直观的理解这两个概念。因此我特地画了几张图，来解释这两者到底是啥区别。

01. 子区

子区（subplot），是基于 网格（grid）来规划的。

比如，这个写法

是将当前图像（figure）按 2 行 2 列的布局进行分割，然后取索引为 1 的子图。注意 matlibplot 是完全借鉴了 MATLAB 的思想，所以的起始索引为 1，不像 Python 的起始索引为 0。

他有好几种写法，这里写我在官网学到的几个方法。

这几种写法是等价的。

这第二种写法呢，是将图像分成 2 行 2 列，再取 第 0 索引行（第一行），第 0 索引列（第一列）。

学完了以上内容，我们来使用最简单的方法（第一种）来实践一下。

02. 子图

子图（axes），和子区(subplot)非常相似，一个子图可能是由一个或多个子区域构成的。它比子区更加灵活。

它可以是这样

要实现如上这个效果。常用的有两种方法。

第一种，使用

第二种，使用 （可以切片）

这个比较规则的划分我们举个例子看看。

代码如下：

为什么说，子图的灵活性更高呢，因为它允许把图片放置到图像(figure)中的任何地方（如下图）。所以如果我们想要在一个大图片中嵌套一个小点的图片，我们通过子图(axes)来完成它。

图中的 axes 是如何实现的，刚开始我也有点懵逼，在查阅了官方文档后，我才明白。

是指，离左边界的距离。

是指，离底边的距离。

是指，子图的宽度。

是指，子图的高度。

以上四个参数，是一个（0, 1）的比例（相比于figure），而不是具体数值。

最后同样地，我们也来看一个例子。

这个图的亮点，在于中间，多了两个子图，就像往图中贴上两个插画一样。

那么这个如何实现呢？

-END-

到今天为止，这个「可视化系列」，已经更新至第四篇。好像阅读量越来越少了，可能能坚持下来的人真的不多。对我来说，这些都只是一个铺垫，有了这些基础后，我后面将会写大家最喜欢的爬虫实战系列，尽可能的用到我公号的几乎所有知识点，真正达到学以致用。最后希望你能跟着我一起坚持下来。共勉..