上一篇讲了使用matplotlib绘图的大概一个思路以及方法，本文主要讲一个图中显示多个图例以及一个图形中显示多个子图。
显示多个图例
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [i for i in range(-20, 22, 2)]
y1 = [i*i for i in range(-20, 22, 2)]
y2 = [15*i for i in range(-20, 22, 2)]
# 传入数据到plot 折线图类型图表
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
# 显示图表
plt.show()
效果：
解释：
很容易理解，准备好数据，直接多次调用plt.plot()就可以了，和上文绘制单个图形是一样的方法。
绘制多个子图-图片显示
虽然现在已经可以显示一个图表了，但是很多时候我们想要一次性显示多个图表或者图片，方便我们对比和展示。这里为了更好理解，先用显示图片做一个展示。
显示单个图片：
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
image_1=Image.open("tile_1.png")
plt.imshow(image_1)
plt.show()
效果：
解释：
PIL是python一个专门用来处理图片的一个库，滤镜，剪切，蒙版都可以实现。plt.imshow()函数负责对图像进行处理，相当于先加载处理，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的图片显示出来。
显示多个图片-1：
要显示多个图片，肯定就需要多个图形对象显示，上篇说过图形的基本组成，plt.show()每次其实只能生成一个Figure图形对象，而一个Figure可以包括多个子图，默认是一个，Axes（子图）也是是一个绘图区域，每次绘图其实都是在figure上的Axes（子图）上绘图。
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
# 打开四个图片对象
image_1 = Image.open("tile_1.png")
image_2 = Image.open("tile_2.png")
image_3 = Image.open("tile_3.png")
image_4 = Image.open("tile_4.png")
# 在绘图之前，显示创建一个Figure对象
# 可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。
fig = plt.figure()
# 添加四个子图
axe1 = fig.add_subplot(221)
axe1.set(title="1")
axe2 = fig.add_subplot(222)
axe2.set(title="2")
axe3 = fig.add_subplot(223)
axe3.set(title="3")
axe4 = fig.add_subplot(224)
axe4.set(title="4")
# 加载处理图片
axe1.imshow(image_1)
axe2.imshow(image_2)
axe3.imshow(image_3)
axe4.imshow(image_4)
# 显示图形
plt.show()
效果图：
解释：
对于上面的fig.add_subplot(221)就是添加Axes的，括号里的数字，前两个表示的是画板的大小2行2列，第三个数字表示第几个位置生成一个Axes对象来准备作画。前面两个参数确定了面板的划分，例如 3， 2会将整个面板划分成 3 * 2 的方格，第三个参数取值范围是 [1, 3*2] 表示第几个Axes。超过一位数，每个数字之间需要用逗号进行分隔，fig.add_subplot(2,21)和fig.add_subplot(2, 2, 1)都是可以的，fig.add_subplot(12, 2, 1)。
显示多个图片-2：
除了上面那种写法，下面这种也可以，并且更简单好理解。
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
image_1 = Image.open("tile_1.png")
image_2 = Image.open("tile_2.png")
image_3 = Image.open("tile_3.png")
image_4 = Image.open("tile_4.png")
# 在绘图之前，显示创建一个2x2 规格的 Figure对象
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
# 设置标题
axes[0, 0].set(title='1')
axes[0, 1].set(title='2')
axes[1, 0].set(title='3')
axes[1, 1].set(title='4')
# 加载处理图片
axes[0, 0].imshow(image_1)
axes[0, 1].imshow(image_2)
axes[1, 0].imshow(image_3)
axes[1, 1].imshow(image_4)
plt.show()
效果：
显示多个图片-3：
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
image_1 = Image.open("tile_1.png")
image_2 = Image.open("tile_2.png")
image_3 = Image.open("tile_3.png")
image_4 = Image.open("tile_4.png")
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title('1')
plt.imshow(image_1)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title('2')
plt.imshow(image_2)
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.title('3')
plt.imshow(image_3)
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.title('4')
plt.imshow(image_4)
plt.show()
效果：
绘制多个子图-图表显示
显示多个图表原理是类似的，把原来的imshow()方法改成plot()就可以了。
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据准备
x = [i for i in range(-20, 22, 2)]
y1 = [i**2 for i in range(-20, 22, 2)]
y2 = [i*2 for i in range(-20, 22, 2)]
y3 = [-i*2-5 for i in range(-20, 22, 2)]
y4 = [i**3 for i in range(-20, 22, 2)]
# 在绘图之前，显示创建一个2x2 Figure对象
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
# 设置标题
axes[0, 0].set(title='1')
axes[0, 1].set(title='2')
axes[1, 0].set(title='3')
axes[1, 1].set(title='4')
# 绘制图表
axes[0, 0].plot(x,y1)
axes[0, 1].plot(x, y2)
axes[1, 0].plot(x, y3)
axes[1, 1].plot(x, y4)
plt.show()
效果：
参考：https://matplotlib.org/
（全文完）
预告：下节课将会绘制一些数学中的图形，并学习一些数学相关的知识。
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