1.使用 `subplots` 函数：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

subplots 函数会创建一个新的图形（figure）并返回一个包含单个子区域（subplot）的 axes 对象。你也可以使用 nrows 和 ncols 参数来创建一个包含多个子区域的图形：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

这将创建一个包含两行和两列的子区域的图形，并返回一个二维数组（array）包含所有子区域的 axes 对象。

2.使用 `add_subplot` 方法：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

add_subplot 方法可以在现有的图形中添加一个新的子区域。第一个参数是行列数的编号，第二个参数是行的位置，第三个参数是列的位置。

例如，上面的代码会添加一个在第一行第一列的子区域。

3.使用 `add_axes` 方法：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

add_axes 方法可以在图形中添加一个新的坐标系。它可以让你在现有的图中添加一个新的子图。

使用方法如下：

add_axes(rect, **kwargs)

其中，rect 是一个列表，用于指定新坐标轴在图中的位置。列表中包含四个元素，分别表示新坐标轴的左、下、宽和高。例如：

# 位于图的左边缘的 10% 处，下边缘位于图的下边缘的 10% 处，宽度为图的 80%，高度为图的 80%
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

这意味着新坐标轴的左边缘位于图的左边缘的 10% 处，下边缘位于图的下边缘的 10% 处，宽度为图的 80%，高度为图的 80%。

除了 rect 参数之外，还可以使用关键字参数来指定新坐标轴的其他属性。

例如，可以使用 projection 参数来指定坐标轴的投影方式，使用 sharex 和 sharey 参数来指定新坐标轴与其他坐标轴的关联关系等。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个新的图形
fig = plt.figure()

# 在图形中添加一个新的坐标轴
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

# 在新坐标轴中绘制一条折线
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

# 显示图形
plt.show()