ax1 = plt.subplot(312)

`ax1 = plt.subplot(312)`这行代码的作用是创建一个3行1列的子图布局，并将当前的子图设置为第2行第1列的子图。具体的代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置数据
x = np.arange(0, 3, 0.1)
y1 = np.sin(np.pi*x)
y2 = np.cos(np.pi*x)

# 创建figure
plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='r', edgecolor='y')

# 划分子图
ax1 = plt.subplot(312)  # 创建3行1列的子图布局，并将当前子图设置为第2行第1列的子图
ax2 = plt.subplot(313)  # 创建3行1列的子图布局，并将当前子图设置为第3行第1列的子图

# 绘制子图
ax1.plot(x, y1)
ax2.plot(x, y2)

plt.show()

这段代码会创建一个3行1列的子图布局，并将当前的子图设置为第2行第1列的子图。然后在该子图上绘制数据。最后通过`plt.show()`显示图形。

相关问题

fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot(121) ax2 = plt.subplot(122) ,怎么让其使用相同的x，y刻度

你可以使用`sharex`和`sharey`参数来让两个子图共享相同的x，y刻度。具体做法如下：

fig = plt.figure()
ax1 = plt.subplot(121)
ax2 = plt.subplot(122, sharex=ax1, sharey=ax1) # 使用ax1的x，y刻度

# 在ax1和ax2上分别绘制图形

plt.show()

这样，两个子图就会使用相同的x，y刻度了。

self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1)

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 subplot() 函数，创建了一个名为 "ax1" 的子图。其中，subplot() 函数的三个参数分别表示子图的行数、列数和子图编号。在这里，行数为1，列数为1，子图编号为1，因此创建了一个大小为1x1的子图。代码中使用了 self.ax1 变量来引用这个子图，后续可以通过这个变量对子图进行设置和操作。