我們已經知道，matplotlib是python中的一個十分好用的作圖庫，它的簡單的使用方法可以在之前的隨筆中找到。傳送門：https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/11879444.html
之前沒有涉及到的是一個用途十分廣泛的功能：子圖（拼圖功能），想象我們有四個對比曲線圖，是一個問題不同的算法實現結果。假如一個圖接一個圖畫的畫太拖沓，我們又不想一上來就畫在同一個畫布上，那么這時我們就可以使用拼圖功能。
沒時間解釋了，直接上代碼。以四種排序算法的運行時間曲線為例：
fig = plt.figure() # 生成新的畫布fig
fig.set_size_inches(18.5, 10.5) # 調整畫布為合適大小
ax1 = fig.add_subplot(221) # 關鍵點，我們考慮在畫布中加入一個一個的子圖，(221這種排列的含義不必多解釋了吧)
plt.plot(Size,INSERTSORT_Mean,'b')
plt.plot(Size,INSERTSORT_Mean,'ro')
plt.grid() # 畫網格
plt.xlabel("Data Size")
plt.ylabel("Time Cost /s")
plt.title("INSERTSORT Timecost Mean") # 加上標題
ax2 = fig.add_subplot(222)
plt.plot(Size,MERGE_SORT_Mean,'b')
plt.plot(Size,MERGE_SORT_Mean,'ro')
plt.grid()
plt.xlabel("Data Size")
plt.ylabel("Time Cost /s")
plt.title("MERGESORT Timecost Mean")
ax3 = fig.add_subplot(223)
plt.plot(Size,HEAPSORT_Mean,'b')
plt.plot(Size,HEAPSORT_Mean,'ro')
plt.grid()
plt.xlabel("Data Size")
plt.ylabel("Time Cost /s")
plt.title("HEAPSORT Timecost Mean")
ax4 = fig.add_subplot(224)
plt.plot(Size,QUICKSORT_Mean,'b')
plt.plot(Size,QUICKSORT_Mean,'ro')
plt.grid()
plt.xlabel("Data Size")
plt.ylabel("Time Cost /s")
plt.title("QUICKSORT Timecost Mean")
效果是這樣的：
上面一大串代碼，但關鍵點很少：
- 生成一個獨立的畫布對象，不影響其他模塊
- 在畫布上一個一個的添加子圖對象(subplot)
- 每次添加新的子圖，畫筆就會移動到新的子圖上
只要遵循以上的步驟，就能實現作圖的拼接了~