一个绘图对象(figure)可以包含多个轴(axis)，在Matplotlib中用轴表示一个绘图区域，可以将其理解为子图。
在（一）中，绘图对象只包括一个轴，因此只显示了一个轴(子图(Axes) )，个人理解一个子图代表一个轴，可以使用subplot函数快速绘制有多个轴的图表。
subplot函数的调用形式如下：
subplot(numRows, numCols, plotNum)
subplot将整个绘图区域等分为numRows行和 numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。
如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。
subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除，也就是之前的子图。
要注意，再多的子图，仍然归属于一个绘图对象。
subplot()返回它所创建的Axes对象，可以将它用变量保存起来，然后用sca()交替让它们成为当前Axes对象，并调用plot()在其中绘图。
如果需要同时绘制多幅图表，可以给figure()传递一个整数参数指定Figure对象的序号，如果序号所指定的figure对象已经存在，将不创建新的对象，而只是让它成为当前的Figure对象。下面的程序演示了如何依次在不同图表的不同 子图中绘制曲线。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1) # 创建图表1 plt.figure(2) # 创建图表2 ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1 ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2 x = np.linspace(0, 3, 100) for i in xrange(5): plt.figure(1) # 选择图表1 plt.plot(x, np.exp(i*x/3)) plt.sca(ax1) # 选择图表2的子图1 plt.plot(x, np.sin(i*x)) plt.sca(ax2) # 选择图表2的子图2 plt.plot(x, np.cos(i*x)) plt.show()
效果
解释下，首先通过figure()创建了两个图表，它们的序号分别为1和2。然后在图表2中创建了上下 并排的两个子图，并用变量ax1和ax2保存。
在循环中，先调用figure(1)让图表1成为当前图表，并在其中绘图。然后调用sca(ax1) 和sca(ax2)分别让子图ax1和ax2成为当前子图，并在其中绘图。
当它们成为当前子图时，包含它们的图表2也自动成为当前图表，因此不需要调用figure(2)依次在图表1和图表2的两 个子图之间切换，逐步在其中添加新的曲线