``` fig.add_subplot(111)``` 如何通过`add_subplot`创建一个3D子图？

`add_subplot` 函数用于在现有的图形中添加子图，其参数通常包括三个部分：行数（number of rows）、列数（number of columns）和当前子图的位置（subplot index）。在您的第一个示例[^1]中：

ax = fig.add_subplot(121)
bx = fig.add_subplot(122)

这里 `(121)` 表示 1 行 2 列，第 1 个子图；`(122)` 是第二个子图。所以创建的是一个 2x1 的网格。

对于 `fig.add_subplot(111)`[^2]，参数 `(111)` 意味着单行单列，即一个独立的子图，没有分割成多列或多行。

如果要创建一个三维子图，matplotlib 提供了 `Axes3D` 类，可以通过 `add_subplot` 后跟第三个参数来指定三维功能，例如：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax3d = fig.add_subplot(111, projection='3d')  # 添加一个3D子图

这会创建一个新的三维子图，可以用来绘制三维数据。

相关问题

plt.subplot和fig.add_subplot的区别

plt.subplot和fig.add_subplot都是用于在matplotlib中创建子图的函数，它们的区别在于创建子图的方式略有不同。

plt.subplot是一个顶级函数，直接从pyplot模块调用。它可以接收三个参数：行数、列数和子图编号。例如，plt.subplot(2, 2, 1)表示创建一个2x2的子图，编号为1。它可以轻松地创建简单的布局。

fig.add_subplot则是Figure对象的一个方法。与plt.subplot不同，它需要先创建一个Figure对象，然后再调用该方法。它也可以接收三个参数：行数、列数和子图编号。例如，fig.add_subplot(2, 2, 1)表示在一个名为fig的Figure对象上创建一个2x2的子图，编号为1。这个方法更适合创建更复杂的布局。

总之，两者都可以创建子图，但plt.subplot更适合简单的布局，而fig.add_subplot更适合更复杂的布局。

fig.add_subplot

`fig.add_subplot`是用于向一个Figure对象中添加子图的方法。它接收三个参数：行数、列数、子图编号。

例如，我们可以创建一个2行2列的子图，并将它们编号为1到4：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)

plt.show()

这将创建一个包含四个子图的Figure对象，其中第一个子图位于第一行第一列，第二个子图位于第一行第二列，以此类推。