1. 引言

有时我们需要并排绘制两个图形，这不仅是为了更好地利用空间，而且主要是因为为了更加直观地对比分析数据。其实在python中可以利用subplot来实现上述功能。

闲话少说，我们直接开始吧！

2. 准备工作

这里，我们不妨先来举个例子，比方说，我们正在分析一家出租车公司的出行分布，假设我们想知道在Manhattan 和Brooklyn的皮卡车的出行距离有什么不同。
首先让我们来加载数据集，这里将使用seaborn软件包中的一个样本数据集Taxis,我们可以使用load函数直接加载，如下：

import seaborn as sns
# Load dataset
df = sns.load_dataset('taxis')

加载后的结果如下：
在这里插入图片描述
接着，我们使用以下代码来挑选我们关注的Manhattan 和Brooklyn的样本数据，如下：

# Brooklyn travels
df_bklyn = df.query(' pickup_borough == "Brooklyn" ')
# Manhattan Travels
df_mhtn = df.query(' pickup_borough == "Manhattan" ')

3. 绘制

接着就是鉴定奇迹的时刻了。首先，我们要创建一个图形，并指示我们想要的行和列的数量（在下面的示例中，它是同一行上的两个图）。

# Creating a grid figure with matplotlib
fig, my_grid = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(18,8))

然后我们应该创建我们的子图，并使用切片表示法指示这些子图在网格中的位置。样例如下：

# Histograms
# Plot 1
g1 = sns.histplot(data=df_bklyn, x='distance', ax=my_grid[0])
# Title of the Plot 1
g1.set_title('Histogram of the travels beginning in Brooklyn')

# Plot 2
g2 = sns.histplot(data=df_mhtn, x='distance', ax=my_grid[1])
# Title of the Plot 2
g2.set_title('Histogram of the travels beginning in Manhattan');

结果如下：
在这里插入图片描述

4. 扩展

matplotlib的多个子图的绘制方法非常相似，但让我们观察下在对其进行编码时看看有什么不同。
首先来看一个一行三列的例子，如下：

# Creating a grid figure with matplotlib SINGLE ROW EXAMPLE
fig, (g1, g2, g3) = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(18,8))

但如果我们有多行，此时需要使用元组构成的列表，列表中的每一行表示一个元组。

# Creating a grid figure with matplotlib MULTIPLE ROWS EXAMPLE
fig, [(g1, g2, g3), (g4, g5, g6)] = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(18,8))

让我们看看距离纽约市4个不同社区的直方图的一个实际例子。请注意，这里不再需要使用ax参数。

# Creating a grid figure with matplotlib
fig, [(g1, g2), (g3, g4)] = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(18,8))
# Histograms
# Plot 1
g1.hist(data=df_bklyn, x='distance')
# Title of the Plot 1
g1.set_title('Histogram of the travels beginning in Brooklyn')
# Plot 2
g2.hist(data=df_mhtn, x='distance')
# Title of the Plot 2
g2.set_title('Histogram of the travels beginning in Manhattan')
# Plot 3
g3.hist(data=df_queens, x='distance')
# Title of the Plot 3
g3.set_title('Histogram of the travels beginning in Queens')
# Plot 4
g4.hist(data=df_bronx, x='distance')
# Title of the Plot 4
g4.set_title('Histogram of the travels beginning in Bronx');