怎么理解plt.subplots()的参数？涵盖以下问题：
- 多个子图合并到一个图
- 自定义图表样式：比如旋转x轴标签、上边和右边的坐标轴不显示、曲线和y轴对齐等
- 解决不能输出中文的问题
- 解决不能完整显示的问题
- 标题在x轴和y轴形成的方框内部
- 显示中文
- 主副坐标轴的共x轴设置 xticks
- 设定title
参考：https://blog.csdn.net/htuhxf/article/details/82986440
plot.barh
参考： https://www.jianshu.com/p/d103917cd481
概述
本文是博文https://blog.csdn.net/m0_37362454/article/details/81511427的简要概括，具体内容请看原博文。主要讲述了matplotlib中的plt.figure()、plt.subplot()、plt。subplots()\add_subplots以及add_axes的语法与使用方法。
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
num:图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
facecolor:背景颜色
edgecolor:边框颜色
frameon:是否显示边框
【代码】：
importmatplotlib.pyplotasplt
fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='blue')
plt.show()
【运行结果】：
subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)
【代码】
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
x = np.arange(0,100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x, x)
#作图2
plt.subplot(222)
plt.plot(x, -x)
#作图3
plt.subplot(223)
plt.plot(x, x **2)
plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作图4
plt.subplot(224)
plt.plot(x, np.log(x))
plt.show()
【运行结果】
subplots参数与subplots相似。两者都可以规划figure划分为n个子图，但每条subplot命令只会创建一个子图，而一条subplots就可以将所有子图创建好。
3.例子
【代码】
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
x = np.arange(0,100)
#划分子图
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1=axes[0,0]
ax2=axes[0,1]
ax3=axes[1,0]
ax4=axes[1,1]
#作图1
ax1.plot(x, x)
#作图2
ax2.plot(x, -x)
#作图3
ax3.plot(x, x **2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作图4
ax4.plot(x, np.log(x))
plt.show()
【运行结果】
四、add_subplot方法----给figure新增子图
add_subplot()的作用与subplot一样，用于新增子图。具体如下：
#新建figure对象
fig=plt.figure()
#新建子图1，（2，2，1）表示创建2x2子图中的第一个
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
【代码】
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
x = np.arange(0,100)
#新建figure对象
fig=plt.figure()
#新建子图1
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax1.plot(x, x)
#新建子图2
ax3=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3.plot(x, x **2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#新建子图3
ax4=fig.add_subplot(2,2,3)
ax4.plot(x, np.log(x))
plt.show()
【运行结果】
五、add_axes方法----新增子区域
5.1语法
add_axes为新增子区域，该区域可以坐落在figure内任意位置，且该区域可任意设置大小。具体如下：
fig.add_axes([left, bottom, width, height])
其中left, bottom表示左边以及下边的起始位置，width, heigh表示宽高占原fig的比例。比如：
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8 表示子区域从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80%
5.2例子
【代码】：
importmatplotlib.pyplotasplt
#新建figure
fig = plt.figure()
# 定义数据
x = [1,2,3,4,5,6,7]
y = [1,3,4,2,5,8,6]
#新建区域ax1
#figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80%
left, bottom, width, height =0.1,0.1,0.8,0.8
# 获得绘制的句柄
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y,'r')
ax1.set_title('area1')
#新增区域ax2,嵌套在ax1内
left, bottom, width, height =0.2,0.6,0.25,0.25
# 获得绘制的句柄
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(x,y,'b')
ax2.set_title('area2')
plt.show()
【运行结果】
