并不是子图，而是同一个坐标轴下

当你在一个图表或图形中绘制多个数据系列时，可能会遇到这种情况：你想在同一张坐标轴上显示这些数据，而不是创建多个独立的子图。在matplotlib库中，这可以通过使用`ax.plot()`、`ax.scatter()`等函数的同一参数`ax`（axis）来实现，这个`ax`通常是当前活动的子图或者创建一个新的主图时没有指定的。

例如，如果你有一个包含两个数据系列的列表：

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
series1 = [1, 4, 9, 16, 25]
series2 = [2, 8, 18, 32, 50]

fig, ax = plt.subplots()  # 创建一个新图，如果没有指定，就会默认创建一个主图

# 在同一坐标轴上绘制两条线
ax.plot(x_values, series1, label='Series 1')
ax.plot(x_values, series2, label='Series 2', linestyle='dashed')  # 第二个数据系列用虚线表示

# 添加图例和标签
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.legend()

plt.show()

在这个例子中，`subplots()`函数返回了一个图对象`fig`和一个轴对象`ax`。所有绘图操作都在`ax`上完成，所以它们都将在同一张图上显示。

如果你已经有了一些子图，并想改变某个子图的行为而不影响其他子图，可以在特定的子图上调用相应的方法。