fig_ax5.plot(np.arange(1979,2016,1/12),pc[:,0],color='blue')什么意思

这是一个使用 Matplotlib 库绘制图形的 Python 代码。其中，fig_ax5 是一个 Matplotlib 中的 Figure 对象，plot() 方法用于绘制数据点，np.arange() 函数用于生成一个从 1979 年到 2016 年的等差数列作为 x 轴坐标，pc[:,0] 是一个二维数组 pc 的第一列，作为 y 轴坐标，color 参数指定了数据点的颜色为蓝色。这段代码的作用是绘制一条从 1979 年到 2016 年的数据曲线。

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补充以下代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

补充后的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1, 101)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))

ax1 = axes[0, 0]
ax2 = axes[0, 1]
ax3 = axes[1, 0]
ax4 = axes[1, 1]

ax1.plot(nums, nums)
ax2.plot(nums, -nums)
ax3.plot(nums, nums**2)
ax4.plot(nums, np.log(nums))

plt.savefig('pandas01.png')

运行结果将会生成一个大小为 8x6 的图像，并在其中分别绘制了四个子图，每个子图的内容如下：

- 子图1：横轴为nums，纵轴为nums的直线；
- 子图2：横轴为nums，纵轴为-num的直线；
- 子图3：横轴为nums，纵轴为nums的平方；
- 子图4：横轴为nums，纵轴为nums的对数。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

下面是完整代码，使用 `plt.subplots()` 函数创建了一个 2 行 2 列的子图布局，返回值 `fig` 是整个图像，`axes` 是每个子图对象的数组，可以通过索引访问每个子图对象，然后在每个子图对象上分别绘制对应的图形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1, 101)

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

ax1 = axes[0, 0]
ax2 = axes[0, 1]
ax3 = axes[1, 0]
ax4 = axes[1, 1]

ax1.plot(nums, nums)
ax2.plot(nums, -nums)
ax3.plot(nums, nums ** 2)
ax4.plot(nums, np.log(nums))

plt.savefig('pandas01.png')

运行代码后，会生成一个名为 `pandas01.png` 的图片文件，包含四个子图，分别是 $y=x$，$y=-x$，$y=x^2$ 和 $y=\ln x$。