fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 100))

这段代码使用 Matplotlib 库创建了一个 Figure 对象和一个 Axes 对象，并设置了 Figure 对象的大小为 (10, 100)。这里的 Figure 对象是一个绘图区域，而 Axes 对象是具体的绘图区域，我们可以在其上绘制图形。通过这段代码，我们创建了一个高为 100，宽为 10 的绘图区域，可以在上面绘制非常长的图形。

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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(nrows=10,ncols=10,figsize=(8,8))

这段代码创建了一个10行10列的图形网格，共计100个子图，并将整个网格的大小设置为8x8英寸。每个子图可以用ax[row_index][col_index]的方式访问，其中row_index和col_index分别表示该子图在网格中的行和列编号，从0开始。例如，要访问第3行第4列的子图，可以使用ax[2][3]。这个网格可以用来展示多个图像或数据的可视化结果。