以面向对象方式绘图
在使用Matplotlib进行绘图的时候，对于不太复杂的绘图，我们可以直接使用plot（）函数直接绘制，但是实际上，Matplotlib是一个面向对象的绘图库，我们绘制的图像中，每条曲线，每个边框等等都对应一个对象，因此，可以从面向对象的角度考虑绘图，plt.figre()就创建了一个FIgure（）对象，对于这一点，我们可以查看一下：
In [3]: fig = plt.figure()
In [4]: fig
Out[4]: <Figure size 640x480 with 0 Axes>
这里有两个概念，一个是Figure图表对象，另一个是Axes子图对象，Figure就像是一张画布，但是在画布上我们可以分割开好几块区域，每一块区域就相当于一个子图，这两个对象我们可以通过gcf()(Get Current Figure)和gca()（Get Current Axes）来获得。那么，如何在一张Figure中绘制多个子图呢？这里要用到subplot（）函数
subplot（）函数
调用格式如下：
subplot( numRows, numCols, plotNum)
整个Figure会被划分为numRows行，numCols列，并从左往右，从上往下编号为1，2…也就是说plotNum指定了子图所在的位置，此外，如果三个参数的都小于10，则可以简写在一起，例如：subplot(4, 3, 2)也可以写成 subplot(432)
例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.subplot(221, facecolor='r') #facecolor指定背景颜色 在之前的Python版本使用的是axisbg 现在已经改成了facecolor
plt.subplot(222, facecolor='b')
plt.subplot(223, facecolor='g')
plt.subplot(224, facecolor='y')
plt.show()
效果如下：
也有简单一点的写法：
for idx,color in enumerate("rbgy"):
plt.subplot(221+idx, facecolor = color)
plt.show()
这中写法我的理解是“相对”，将字符串的每个字符序号给出分别是0，1，2，3，作为相对于（221）第一个位置的偏移量，所以用一个循环就可以轻松写出来了。
除了这样的绘图之外，我们有时候会用到不想这么整齐的图表，比如第一行均分，分成两张子图，第二行就一张子图了，原理是一样的，例如：
plt.figure()
plt.subplot(221) #指定分为2行2列 绘制在第一个位置
plt.subplot(222) #指定分为2行2列 绘制在第二个位置
plt.subplot(212) #指定分为2行1列 绘制在第二个位置 2：2行 1：1列 2：表示如果分为2行1列的话位置是第二个
plt.show()
效果如下：
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