人生苦短，我用 Python
前文傳送門：
小白學 Python 數據分析（2）：Pandas （一）概述
小白學 Python 數據分析（3）：Pandas （二）數據結構 Series
小白學 Python 數據分析（4）：Pandas （三）數據結構 DataFrame
小白學 Python 數據分析（5）：Pandas （四）基礎操作（1）查看數據
小白學 Python 數據分析（6）：Pandas （五）基礎操作（2）數據選擇
小白學 Python 數據分析（7）：Pandas （六）數據導入
小白學 Python 數據分析（8）：Pandas （七）數據預處理
小白學 Python 數據分析（9）：Pandas （八）數據預處理（2）
小白學 Python 數據分析（10）：Pandas （九）數據運算
小白學 Python 數據分析（11）：Pandas （十）數據分組
小白學 Python 數據分析（12）：Pandas （十一）數據透視表（pivot_table）
小白學 Python 數據分析（13）：Pandas （十二）數據表拼接
小白學 Python 數據分析（14）：Pandas （十三）數據導出
引言
各位同學好，本篇文章，我們來介紹下使用 Matplotlib 時如何建立坐標系。
回想一下以前我們在接受九年義務教育毒打上數學課的時候，應該都畫過折線圖直方圖之類的統計圖表，其中第一步就是建立直角坐標系。
翻出老課本，幫助各位同學回憶一下當年的數學課，直角坐標系就是下面這個：
直角坐標系不僅能存在於平面中，還有立體的：
當然，本文的只介紹平面直角坐標系如何構建，至於立體的，我們后面再聊。
畫布
在構建平面直角坐標系之前，我們需要先創建一個畫布。
What？畫布是啥？
emmmmmmmmmmm，這就類似於我們在電腦上畫畫一樣，需要打開畫圖軟件，創建一個空白的白板，這個白板就是我們后續畫圖的地方。
使用 Matplotlib 創建畫布的代碼如下，首先需要導入 Matplotlib 的庫：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
上面這段代碼我們就完成了一個寬和高都為 6 的畫布的創建。
創建直角坐標系
創建直角坐標系有多很多種方法，這里我們一種一種來介紹：
add_subplot
首先，我們使用 add_subplot 函數來創建直角坐標系，我們就在剛才創建的那個畫布上創建 1 X 1 個直角坐標系：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
fig.add_subplot(1,1,1)
plt.show()
我們得到的結果如下：
我們再創建 2 X 2 個直角坐標系：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
plt.show()
結果如下圖：
這里有一點需要說明一下，這里參數可以省略其中的 , 逗號，如下：
ax1 = fig.add_subplot(221)
參數的含義為創建 2 X 2 網格第一子圖。
subplot2grid
在使用 subplot2grid 函數創建直角坐標系的時候，不需要事先創建畫布，可以直接使用創建，比如我們下面創建一個很簡單的折線圖和柱狀圖：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)
# 繪制折線圖
plt.subplot2grid((2,2),(0,0))
plt.plot(x, y)
# 繪制柱狀圖
plt.subplot2grid((2,2),(0,1))
plt.bar(x, y)
plt.show()
結果如下：
subplot
同上面的 subplot2grid 一樣，我們同樣可以通過 subplot 來繪制直角坐標系，比如我們拿上面的例子再使用 subplot 寫一遍：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)
# 繪制折線圖
plt.subplot(221)
plt.plot(x, y)
# 繪制柱狀圖
plt.subplot(222)
plt.bar(x, y)
plt.show()
結果還是和上面一樣的，小編不再貼了。
上面這個示例的含義是將圖標區域分為 2 X 2 共計 4 個區域，在第一個區域上創建折線圖，在第二個區域上創建柱狀圖。
subplots
subplots 看起來和 subplot 很像，實際上也是非常像的，它和 subplot 的不同之處是 subplot 一次只能返回一個坐標系，而 subplots 一次可以返回多個坐標系。
我們接着使用 subplots 完成前面的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(4)
y = np.arange(4)
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
# 繪制折線圖
axes[0,0].plot(x,y)
# 繪制柱狀圖
axes[0,1].bar(x,y)
plt.show()
結果如下：
可以看到，我們雖然只使用到了兩個坐標，但實際上 subplots 還是會幫我們將 4 個坐標全都創建出來。
小結
前面介紹的集中直角坐標系的創建方法並無本質上的區別，只有第一種 add_subplot 在使用的時候是需要先創建一個畫布的，后面三種都是直接調用 Matplotlib 中的函數從而達到直接創建坐標系的方法。