1.在绘图时，Figure(画布)是最大的，有点类似实体画所用的画板，

fig=plt.Figure()   创建一个空画布

2.在画布中我们可以创建各种子图。子图主要有两类：一类是规规矩矩、排列整齐的子图，叫做subplot；另一类是可以不按规则摆放的子图，叫做Axes。不管怎么摆放，subplot和Axes本质上都是Figure的子图。但本质上Axes更底层，subplot也是调用Axes来实现的，因此subplot在某种程度上是Axes的特例。

3.axis是地地道道的坐标轴，每个子图都有坐标轴，为了获取更好的可读性，每个坐标轴都可以配上标签（label）。例如：x轴有xlabel属性，y轴有ylabel属性。Matplotlib的设计者可能认为，任何一个子图都需要多个轴来呈现（二维图有两个轴，三维图有三个轴），所以就用axis的复数形式Axes表示子图。

4.如果我们想绘制一个大图中套小图的图形，即“图中图”，使用Axes相对容易操控一些。在使用fig.add_axes([left,bottom,width,height])添加子图时，需事先确定画布的位置，这时需要事先确定子图在画布的位置，这时需要四个参数定位：图左下角（即原点的左边坐标和底部坐标）的位置和图形大小，这四个值都是占真个Figure坐标系的百分比来表示的，都是小于1的小数。

import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,2*np.pi,400)
y=np.sin(x**2)

fig=plt.figure()
left1,bottom1,width1,height1=0.1,0.1,0.8,0.8
#在画布上添加一个子图
axes_1=fig.add_axes([left1,bottom1,width1,height1])
axes_1.scatter(x,y)
axes_1.set_xlabel('x')
axes_1.set_ylabel('y')
axes_1.set_title('title')

#在画布上添加另外一个子图
left2,bottom2,width2,height2=0.6,0.6,0.25,0.25
axes_2=fig.add_axes([left2,bottom2,width2,height2])
axes_2.plot(x,y)
axes_2.set_title('title_inside')

plt.show()