当处理数据可视化时，用subplot()函数可以帮助我们轻松地在一个Python脚本或者Jupyter Notebook中创建多个子图，从而更好地呈现这些数据。然而，这些子图往往不是被简单地放置在一个矩形图中，它们通常需要将它们的位置、大小和间距进行微调，以更好地呈现数据。

在这篇文章中，我们将探讨如何使用subplot()函数创建美观的子图布局。我们将讨论以下主题：如何用subplot()函数创建基本的子图、如何对子图进行微调以使它们更好地呈现数据、以及如何使用GridSpec和subplots_adjust调整子图的布局。

## 创建基本的子图

在Python的matplotlib中，我们通常使用subplot()函数创建多个子图。subplot()函数以三个参数为输入：行数(row)，列数(column)和子图编号(index)。例如，下面的代码创建了一个2x2的矩形图，编号从1到4：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

#创建一个2x2的矩形图

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

#对子图进行标号

axes[0, 0].set_title('First Plot')

axes[0, 1].set_title('Second Plot')

axes[1, 0].set_title('Third Plot')

axes[1, 1].set_title('Fourth Plot')

plt.show()

```


注意，我们使用变量fig和axes来存储主图和子图的对象。这里我们采用的是解构赋值的方法对它们进行赋值，即fig存储主图对象，axes存储一个由子图对象构成的数组。

在上面的例子中，我们没有对子图对象进行样式和布局的调整。默认情况下，subplot()函数将子图排列成一个简单的网格，并且将它们平均分配到可用的空间。

## 调整子图

但是，经常发现默认布局并不能很好地呈现数据。在这种情况下，我们需要对子图进行微调，以使它们更好地反应我们的数据。下面，我们将探讨一些方法来调整子图，包括：

- 改变子图大小: 我们可以使用figsize参数改变子图的大小。

- 调整子图间距: Pad参数定义了一个子图和相邻子图之间的空白区域的大小。

- 调整边距: Subplots_adjust()函数可以调整子图周围的边距，以便使子图和标签更好地呈现。

以下是一个例子，它演示了如何通过改变子图大小和间距来改善子图的布局：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

#调整子图和主图的大小，并设置pad参数以达到更好的间距

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 6),

gridspec_kw=dict(hspace=0.5, wspace=0.5),

subplot_kw=dict(polar=True),

)

#对子图进行标号

axes[0, 0].set_title('First Plot')

axes[0, 1].set_title('Second Plot')

axes[1, 0].set_title('Third Plot')

axes[1, 1].set_title('Fourth Plot')

plt.subplots_adjust(top=0.85, bottom=0.05, left=0.03, right=0.97, hspace=0.25,

wspace=0.35)

plt.show()

```


在这种情况下，我们用到了gridspec_kw和subplot_kw参数来对子图大小和间距进行微调。我们也用了subplots_adjust()函数被用来进一步调整布局，以更好地呈现数据。

## 使用GridSpec调整布局

subplot()函数自动排列子图，并按照等分配布的方式进行分配。但是，在实际情况中，我们需要对子图进行更细的布局控制，比如说，我们可能需要一个子图比其它子图要宽或者高。在这种情况下，我们可以使用GridSpec类来完成这个任务。

下面是一个例子，它演示了如何使用GridSpec布局来控制子图的大小和间距：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.gridspec import GridSpec

#采用GridSpec布局配置子图，第一列宽，第二列窄，第三列宽

gs = GridSpec(nrows=2, ncols=3, width_ratios=[1, 0.5, 1], height_ratios=[2, 1])

#创建子图

ax1 = plt.subplot(gs[0, 0])

ax2 = plt.subplot(gs[0, 1])

ax3 = plt.subplot(gs[0, 2])

ax4 = plt.subplot(gs[1, :])

#对子图进行标号

ax1.set_title('First Plot')

ax2.set_title('Second Plot')

ax3.set_title('Third Plot')

ax4.set_title('Fourth Plot')

plt.show()

```


在这个例子中，我们使用width_ratios和height_ratios参数来调整列宽和行高。在GridSpec对象中，我们可以使用[row, col]的索引来访问子图对象，如ax1、ax2等。这种方法可以帮助我们更好地控制子图的位置和大小，使得呈现出来的数据更加清晰。

## 结论

调整子图布局是数据可视化中非常重要的一环。使用subplot()函数可以轻松地创建多个子图，使用调整参数和GridSpec布局可以微调子图的大小、间距和其他属性。通过这篇文章，我们了解了如何调整子图布局，使其更美观地呈现数据。