需求：绘制1*2的子图，子图1显示两个三角函数，子图2显示三个对数函数，子图2中对指定的区域进行放大。

绘图细节：

• 每个子图中每个函数的数据存放到一个列表中，然后将每个子图的数据统一存到一个列表中，在循环绘制子图的过程中，可以循环取每个子图的数据以及子图数据中每一个函数的数据，以更好的应对数据量不同的情况。函数标签同理。

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.log2(x)  
y4 = np.log(x)
y5 = np.log10(x)

sub = [[y1, y2], [y3, y4, y5]] #两个子图的数据
labels = [['sin', 'cos'], ['log2', 'loge', 'log10']] #数据标

• 子图的位置以及需要放大的区间可以自行设置，设置的坐标范围以及子图大小不同，显示效果也不同，另外，此方法在进行子图数据绘制时，一定要将数据转为numpy格式，否则无法进行截取数据的逻辑运算。

完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.log2(x)  
y4 = np.log(x)
y5 = np.log10(x)

sub = [[y1, y2], [y3, y4, y5]] #两个子图的数据
labels = [['sin', 'cos'], ['log2', 'loge', 'log10']] #数据标签
function_name = ['三角函数', '对数函数']

# 创建1*2的子图区域，每个子图包含两条线
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

for i in range(2):  #遍历两个子图
    data = sub[i] #取出子图数据
    label = labels[i] #取出子图标签
    for j in range(len(data)):   #遍历每个子图数据
        axes[i].plot(x, data[j], label=label[j])
    axes[i].legend()
    axes[i].set_title(function_name[i])
    if i == 1: #为第二个子图设置放大
        ax_zoom = axes[i].inset_axes([0.5, 0.05, 0.3, 0.3])  # 放大图距离中点的位置，参数是[left, bottom, width, height]
        x_start, x_end = 0.5, 2  #需要放大的x轴区间
        y_start, y_end = -1, 1  #需要放大的y轴区间
        ax_zoom.set_xlim(x_start, x_end) #设置坐标轴范围
        ax_zoom.set_ylim(y_start, y_end)
        # 在局部放大图中绘制放大区域的三条线条
        # 此处一定要保证x和y是numpy数组
        for k, _ in enumerate(data):
            ax_zoom.plot(x[(x >= x_start) & (x <= x_end)], data[k][(x >= x_start) & (x <= x_end)])
        axes[i].indicate_inset_zoom(ax_zoom) # 使用indicate_inset函数在主图中标记放大区域，可不设置

plt.tight_layout(w_pad=3) #紧凑布局, 子图左右间距为3
plt.show()

效果