（subplots用法）matplotlib如何绘制多个子图(轴域)

import matplotlib.pyplot as plt

#准备数据。
x=np.arange(3)
y1=np.random.rand((3))
y2=np.random.rand((3))

粗略

#得到绘图区以及子图。
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))#指定绘图区为(10,4),并且一行两列，默认两列各占一半，即(5,4)(5,4)
ax1.plot(x,y1)
ax2.plot(x,y2)

精细

1.刻度

子图的刻度和plt的那个刻度用法不一样。
后者是:

plt.xticks(x,label)#就可以在x的位置处填写label值。

但是子图的用法是：

ax1.set_xticks(x)#在x的位置处标记数字。
ax1.set_xticklabels(label)#在x处标记标签。

效果如下：

#得到绘图区以及子图。
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))#指定绘图区为(10,4),并且一行两列，默认两列各占一半，即(5,4)(5,4)
ax1.plot(x,y1)
ax2.plot(x,y2)

ax1.set_xticks(x)#在x的位置处标记数字。
# ax1.set_xticklabels(label)#在x处标记标签。

#得到绘图区以及子图。
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))#指定绘图区为(10,4),并且一行两列，默认两列各占一半，即(5,4)(5,4)
ax1.plot(x,y1)
ax2.plot(x,y2)

ax1.set_xticks(x)#在x的位置处标记数字。
label=["a","b","c"]
ax1.set_xticklabels(label)#在x处标记标签。

2.大小

现在我们可以看到，我们上面设置整个绘图区是(10,4)，然后默认就是各自一半，那么如何精细控制每一个子图的大小呢？

#得到绘图区以及子图。
fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))#指定绘图区为(10,4),并且一行两列，默认两列各占一半，即(5,4)(5,4)
ax1.plot(x,y1)
ax2.plot(x,y2)

ax1.set_position((0.1,0.1,0.8,0.8))#将ax1的左下角放在绘图区的0.1,0.1位置处（0.1指代的是绘图区的10%的意思）。ax1的左下角放置好了之后，宽为80%,高为80%。注意，此时ax1的右上角的位置是0.9,0.9。
ax2.set_position((0.9,0.9,0.1,0.1))#所以这里从0.9开始，否则会重叠。然后只占比0.1，刚好用完绘图区。

可以看到，一个大，一个小。

绝招

其实如果你有时间的话，子图（轴域）这个类官方文档中有写，axes其他属性可以见https://matplotlib.org/stable/api/axes_api.html?highlight=axes#module-matplotlib.axes。
总之，要有类的思想，axes(子图)是在figure(画布)中的。那为什么一到画图就很难学了呢？我的感觉是官方为了方便大家，构建子图，我们根本不是去构造axes类，而是调用五花八门的方法，例如上面的

subplots()

这样子，很容易上手，方便新手，但是却大大损害了进阶人士的理解，哎。

按照类的思想，我们应该如下：

先创建绘图区对象figure，然后将这个对象以及子图位置传入axes类的构造函数中，得到子图。然后绘制。