如何在Python中的 Matplotlib 中创建多个子图？

在数据可视化过程中，为了更好地展现数据，我们可能需要在同一张图中绘制多个子图。在 Python 中，可以使用 Matplotlib 库轻松创建多个子图。

下面是一个简单的例子，展示如何创建两个子图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 6))

# 在第一个子图中绘制 sin 函数
axes[0].plot(x, y1, 'r')
axes[0].set_title('Sine')

# 在第二个子图中绘制 cos 函数
axes[1].plot(x, y2, 'b')
axes[1].set_title('Cosine')

# 展示图像
plt.tight_layout()
plt.show()

这个例子中，我们首先创建了 x、y1 和 y2 三个数组作为数据。然后，我们使用 subplots() 函数创建了一个 2 行 1 列的子图。接着，我们在第一个子图中绘制了 sin 函数，而在第二个子图中绘制了 cos 函数。

最后，我们调用 tight_layout() 函数调整子图的布局，并使用 show() 函数展示图像。

以上就是如何在 Python 中的 Matplotlib 中创建多个子图的简单介绍。如果您希望使用更多的子图，可以通过调整 nrows 和 ncols 参数来控制子图的行数和列数。

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(10, 8))

在这个例子中，我们创建了一个 3 行 3 列的子图，并指定了 figure 大小为 10 x 8。您可以根据需要调整参数，以满足您的需求。