Python Matplotlib绘制子图的两种方法：add_subplot与subplot详解

宋时安

发布时间：2026-10-13 | 6人浏览过

原创

本文详解Python中使用Matplotlib绘制子图的两种核心方式：面向对象接口的add_subplot与pyplot接口的subplot。通过对比代码示例，解析Figure、Axes等对象的作用，并说明两种方法参数含义的一致性，帮助开发者掌握灵活的子图布局技巧。

本文介绍Python中利用add_subplot与subplot函数绘制子图的具体实现方法，供读者参考学习。

所谓子图，是指在同一个Figure（画布）中创建并显示多个独立的子绘图区域。

Matplotlib核心对象解析

FigureCanvas：负责渲染的画布组件。 Figure：代表整个图形窗口。 Axes：实际进行绘图操作的坐标轴区域。

需要注意的是，在pyplot函数调用中plt.subplot()的参数设置，与面向对象接口中add_subplot()的参数及其含义是完全一致的。

采用面向对象方式实现

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax1.plot(x, x)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.plot(x, -x)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax3.plot(x, x ** 2)
ax4 = fig.add_subplot(224)
ax4.plot(x, np.log(x))
plt.show()

采用pyplot函数方式实现

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
plt.subplot(221)
plt.plot(x, x)
plt.subplot(222)
plt.plot(x, -x)
plt.subplot(223)
plt.plot(x, x ** 2)
plt.subplot(224)
plt.plot(x, np.log(x))
plt.show()

程序运行结果如下：

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