代码解释：fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(9, 4))

这是一个 Python 代码，使用了 Matplotlib 库中的 subplots 函数，创建了一个包含两个子图的图形窗口。其中，1 行 2 列的子图布局由参数 (1, 2) 指定，figsize 参数指定了图形窗口的大小为 9 英寸宽，4 英寸高。返回的 fig 对象表示整个图形窗口，ax 对象是一个包含两个子图的数组，可以通过索引访问每个子图。

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解释代码fig, ax = plt.subplots(figsize=(600, 100))

这行代码使用了Matplotlib库中的subplots()函数创建了一个包含子图的图像，并将其返回给了fig和ax两个变量。其中，fig是整个图像的对象，而ax则是子图的对象，可以通过它来对子图进行操作。

在这行代码中，使用了figsize参数来指定整个图像的大小，该参数是一个二元组，第一个元素表示图像的宽度，第二个元素表示图像的高度，单位为英寸。所以，(600, 100)代表这个图像的宽度为600英寸，高度为100英寸。

在这里，通过设置figsize参数为(600, 100)，创建了一个非常宽的图像，这样可以在子图中绘制非常长的热力图或者其他类型的图表，从而更好地展示数据。同时，还可以根据需要调整figsize的值，来得到不同大小的图像。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))

这段代码使用 Matplotlib 库创建一个新的图表，并返回一个 Figure 对象和一个 AxesSubplot 对象。其中 figsize 参数用于设置图表的尺寸，以英寸为单位。因此，这段代码创建的图表大小为 15 英寸（宽）x 9 英寸（高）。

可以使用返回的 Figure 对象和 AxesSubplot 对象来添加图形元素，如线条、文本、标题等。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
ax.plot(x, y)
ax.set_title('My Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
plt.show()

这将创建一个大小为 15 英寸 x 9 英寸的图表，并绘制一个简单的线条图，添加标题和轴标签。