01基于plt.subplot()的多子图绘制
| 季度 |
智能手表销量 |
蓝牙耳机销量 |
| 第一季度 | 50 | 190 |
| 第二季度 | 75 | 210 |
| 第三季度 | 125 | 240 |
| 第四季度 | 100 | 220 |
| 平台 |
男性用户数(百万) |
女性用户数(百万) |
| 知乎 | 20 | 15 |
| 小红书 | 10 | 50 |
| 微博 | 50 | 60 |
| 抖音 | 70 | 80 |
布局分析
- 使用2行2列的子图布局展示3类数据
- 智能手表销量图：左上角，纵轴范围0-175
- 蓝牙耳机销量图：右上角，纵轴范围180-250
- 各平台男女用户分布：下方合并两列，使用分组柱状图
- 清晰展示了不同设备和平台的用户分布特征
02基于plt.subplots()的并列子图绘制
| 月份 |
第一组访问量 |
第二组访问量 |
| 一月 | 0.5 | 0.8 |
| 二月 | 1.2 | 1.5 |
| 三月 | 2.0 | 1.9 |
| 四月 | 1.8 | 2.2 |
布局分析
- 使用1行2列的并列子图布局
- 左右并排展示两组不同的月度访问量数据
- 采用不同的标记和颜色区分两组数据趋势
- 纵轴范围统一为0-2.5，便于比较分析
- 保留五月、六月数据待补充的标注提示
03基于plt.subplot2grid()的网格布局子图绘制
| 月份 |
第三组访问量 |
第四组访问量 |
| 一月 | 1.0 | 0.6 |
| 二月 | 1.8 | 1.3 |
| 三月 | 2.2 | 2.1 |
| 四月 | 1.5 | 1.9 |
布局分析
- 使用2行1列的网格布局模拟plt.subplot2grid()功能
- 上方子图展示第三组访问量数据
- 下方子图展示第四组访问量数据
- 数据趋势与第2题区分，避免重复
- 上下排列便于纵向比较分析
04基于ax.twinx()的双轴图绘制
| 月份 |
股价 |
成交量 |
| 一月 | 105 | 0.8 |
| 二月 | 110 | 1.2 |
| 三月 | 120 | 2.5 |
| 四月 | 115 | 1.8 |
| 五月 | 130 | 2.8 |
| 六月 | 125 | 2.0 |
布局分析
- 使用双Y轴技术同时展示股价和成交量数据
- 左侧Y轴：股价，范围100-135
- 右侧Y轴：成交量，范围0-3.0
- 蓝色线条表示股价趋势，红色线条表示成交量趋势
- 直观展示两者随月份变化的关联性
05基于gridspec()的综合子图布局绘制
| 年份 |
年度数据 |
| 2021 | 20000 |
| 2022 | 21500 |
| 2023 | 22800 |
| 2024 | 23500 |
| 学院 |
招生人数 |
招生占比(%) |
| 工学院 | 7000 | 34.8 |
| 文学院 | 3000 | 21.7 |
| 商学院 | 6000 | 26.1 |
| 理学院 | 4000 | 17.4 |
布局分析
- 使用gridspec实现复杂的综合子图布局
- 上半部分：合并两列展示年度数据趋势
- 左下角：各学院招生人数柱状图
- 右下角：各学院招生占比饼图
- 实现多种图表类型的有效组合展示