plt.subplots 和 plt.subplot

`plt.subplots()`和`plt.subplot()`都是Matplotlib库中用于创建子图的函数，它们都属于绘图模块`pyplot`。这两个函数的主要区别在于它们处理子图的方式：

1. `plt.subplots(nrows=1, ncols=1, **kwargs)`:
这是一个通用的函数，它会一次性返回一个新的Figure（图形）和Axes（子图）。`nrows`和`ncols`分别指定行数和列数，可以创建网格状的子图。你可以根据需要设置参数，如共享x轴或y轴、调整子图间距等。如果只需要一个子图，可以省略这两个参数。

2. `plt.subplot(num)` 或 `plt.subplot(nrows, ncols, index)`:
这种形式更为直接，接受一个数字作为输入，这个数字会被解析成三元组`(row, col, index)`，表示当前要在第几行第几列的子图上继续绘制。如果你想要创建一系列连续的子图，这个函数非常方便。例如，`plt.subplot(2, 1, 1)` 表示创建一个2行1列布局的第一个子图。

当你创建了多个子图后，可以直接通过索引访问并修改每个子图的内容。使用`plt.subplots`创建的子图通常更灵活，而`plt.subplot`则更适合预定义的子图位置。

相关问题

plt.subplot和plt.subplots

plt.subplot和plt.subplots都是用于在一个figure中创建多个子图的函数。区别在于，plt.subplot需要手动指定子图的行列位置和所占位置，而plt.subplots则会自动创建整个子图网格并返回一个包含所有子图对象的元组。

plt.subplots与plt.subplot

plt.subplots与plt.subplot都是用于创建子图的函数，但是它们的用法略有不同。

plt.subplots是一个快捷函数，用于创建一个包含多个子图的figure对象和一个包含所有子图的numpy数组。它的用法如下：

fig, ax = plt.subplots(nrows, ncols)

其中，nrows和ncols分别指定子图的行数和列数，ax是一个numpy数组，包含了所有的子图对象。

而plt.subplot则是一个更底层的函数，用于创建单个子图。它的用法如下：

ax = plt.subplot(nrows, ncols, index)

其中，nrows和ncols同样指定子图的行数和列数，index则指定当前子图在numpy数组中的索引（从1开始）。