首先使用Import matplotlib行导入必要的库。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
然后我们使用Numpy生成随机数。
# Generate random data
data_size = 100
random_data = np.random.randn(data_size)
使用subplot_mosaic()定义布局
下面的代码片段中，布局指定了四个子图(A、B、C和D)。子图A占据了整个顶部行，而其余的图(B、C和D)排列在底部行。
layout = """AAA
BCD"""
利用subplot_mosaic()来定义基于指定布局的子图。变量ax是一个字典，便于单独访问每个子图。
fig, ax = plt.subplot_mosaic(layout, figsize=(5,5))
然后可以根据偏好自定义和可视化每个子图中的数据，我们使用了不同的绘图函数，如plot()、hist()、boxplot()和violinplot()。
ax['A'].plot(random_data)
ax['B'].hist(random_data)
ax['C'].boxplot(random_data)
ax['D'].violinplot(dataset=random_data)
调整布局和显示图形。
plt.tight_layout()
plt.show()
上面整个代码的结果如下:
我们如何使用layout来进行布局呢？下面代码将定义的布局与相应的结果一起显示，这样可以更好的理解：
Plot A占据了整个顶部行。根据预定义的布局，Plot B(使用hist)、C(使用boxplot)和D(使用violinplot)都显示在底部一行。这种布局精确地反映了代码中指定的排列。
假设我们希望改变布局。更新后的布局如下:
我们可以这样改
完整代码
那么如果想包含一个空的子图呢？
可以使用"."占位符，如下所示:
看看结果
可以看到Matplotlib中subplot_mosaic()函数用于创建复杂的子图布局。它不仅简化了多个图的组织，可以在单个图中以一种简单而直观的方式组织和排列多个子图。subplot_mosaic使得代码更容易编写和理解。可以根据的需求和喜好选择使用这个功能，尤其在需要处理大量子图并保持代码清晰性的情况下。
作者：K-Family
