Matplotlib中subplot和subplots绘制子图区别在哪？我们知道subplot和subplots都可以绘制子图，但是一些朋友可能对两者的区别不是很了解，下面我们就通过一个实例来对比看看subplot和subplots绘制子图的不同。

    对比开始：

    需求：画出两张子图，在一行显示，子图中的内容一模一样

    subplot代码：

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()#添加图列就是右上角的点说明
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()#添加图列就是右上角的点说明

 

    subplots代码：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8),ncols=2,nrows=1)#该方法会返回画图对象和坐标对象ax，figsize是设置子图长宽（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()#添加图列就是右上角的点说明
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()#添加图列就是右上角的点说明

    对比结果：

    可以看出来两者都可以实现画子图功能，只不过subplots帮我们把画板规划好了，返回一个坐标数组对象，而subplot每次只能返回一个坐标对象，subplots可以直接指定画板的大小。

    现在大家对Matplotlib中subplot和subplots绘制子图区别应该都有一定的了解了，上述示例有一定的借鉴价值，有需要的朋友可以参考，希望对大家学习Matplotlib有帮助，想要了解更多Matplotlib的相关知识，大家可以继续关注其他文章。

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