在绘制多个图形时，Matplotlib 可以方便地创建多个子图，但有时需要调整子图之间的间距，以便更好地展示数据或创建更美观的布局。在本文中，我们将讨论如何使用 Matplotlib / Seaborn 调整子图之间的间距。

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首先，我们需要创建多个子图。在 Matplotlib 中创建子图的方法如下：

这将创建一个 2×2 的子图布局，即四个子图。在 seaborn 中创建子图，可以使用 FacetGrid 类。

例如，我们可以使用以下代码创建一个 FacetGrid 对象：

此处 titanic 是一个 DataFrame，包含有关泰坦尼克号船员的信息，’class’ 和 ‘alive’ 是两个数据列，分别表示船员的等级和幸存情况。

Matplotlib 提供了 subplots_adjust() 方法，可以很方便地调整子图之间的间距。这个方法需要针对每个子图设置边距，然后调整它们之间的距离。例如，我们可以使用以下代码为 2×2 子图布局设置边框和间距：

在这里，hspace 和 wspace 参数分别设置垂直和水平方向上的间距，这里都设置为 0.5。默认情况下，这两个参数都是 0.2，当子图被创建时，它们之间的间距是这个默认值。

以下是使用 subplots_adjust() 方法设置间距后创建的图像的示例：

注意，尽管可以使用 subplots_adjust() 设置间距，但这种方法不是最好的选择。如果要绘制多个图形，在创建它们之前调整间距会非常不方便。

实际上，subplots() 方法除了可以接受 nrows 和 ncols 参数外，还接受 gridspec_kw 参数，该参数可以传递给 GridSpec 类。例如，我们可以使用以下代码创建一个 2×2 子图布局，并使用 GridSpec 类设置子图之间的间距：

在这里，constrained_layout 参数指示 Matplotlib 自动调整子图间的间距和大小，以最大限度地减少图形重叠的可能性。add_gridspec() 方法返回一个 GridSpec 对象，可以通过 gs[行，列] 索引语法获取单个子图。我们可以通过在 add_subplot() 方法中传递 GridSpec 对象中的索引位置来创建每个子图。

以下是使用 gridspec_kw 参数设置间距后创建的图像的示例：

需要注意的是，使用这种方法创建子图时，必须在创建子图之前设置间距参数，否则子图将按默认间距创建。

另一个调整子图间距的方法是使用 tight_layout() 方法。这种方法会在创建子图后自动调整子图之间的间距和大小。例如，以下代码创建了一个 2×2 子图布局并自动调整间距：

tight_layout() 方法的优点是它可以同时调整子图的大小和间距，因此可以更好地适应不同的布局。

以下是使用 tight_layout() 方法设置间距后创建的图像的示例：

需要注意的是，在某些情况下，tight_layout() 方法可能需要多次调用才能完全调整子图之间的间距和大小。

在本文中，我们讨论了如何使用 Matplotlib / Seaborn 调整多个子图之间的间距。我们介绍了三种方法：使用 subplots_adjust()、使用 GridSpec 和 gridspec_kw 参数，以及使用 tight_layout() 方法。这些方法的选择取决于您的需求和实现要求，但在使用这些方法时，设计师需要注意不同方法之间的区别和实际效果。