这篇文章主要介绍python如何使用plt.subplot()，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot()，末尾没有 s
语法与之前略有不同：
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网络和加速
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plt.figure(figsize=(10,4))
ax1 = plt.subplot(1,2,1)
sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax1)
ax2 = plt.subplot(1,2,2)
sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax2);
当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：
plt.figure(figsize=(14,4))
for i, col in enumerate(numerical):
ax = plt.subplot(1, len(numerical), i+1)
sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax)
我们同样能定制子图形。例如加个title
plt.figure(figsize=(14,4))
for i, col in enumerate(numerical):
ax = plt.subplot(1, len(numerical), i+1)
sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax)
ax.set\_title(f"Boxplot of {col}")
通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。
以上是“python如何使用plt.subplot()”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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