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。

相关问题

fig, ax = plt.subplots(nrows=10,ncols=10,figsize=(8,8))中的fig，ax的作用是什么

在Matplotlib中，`fig`和`ax`通常一起使用，用于创建和控制图形和子图。

`fig`代表整个图形对象，可以看作是一个画布，用于在其上面绘制图表。`ax`则代表坐标系，即图形中的子图。在一个`fig`对象中，可以包含多个`ax`子图对象。

在`fig, ax = plt.subplots(nrows=10,ncols=10,figsize=(8,8))`中，`fig`是整个图形对象，`ax`是一个由10行10列组成的子图对象数组。`nrows`和`ncols`参数指定了子图的行和列数，`figsize`参数指定了整个图形对象的大小。

这样创建的子图对象数组可以通过`ax[i, j]`来访问，其中`i`和`j`分别表示子图在数组中的行和列索引。例如，`ax[0, 0]`表示子图数组中的第一个子图，即左上角的子图。

fig, ax = plt.subplots(nrows=num_iters,ncols=1,figsize=(6,36))

这行代码使用 Matplotlib 库创建了一个包含 `num_iters` 行、1 列的子图网格，并将整个图的大小设置为 6x36 英寸。其中 `fig` 是整个图形对象，`ax` 是一个由子图对象组成的数组，可以通过 `ax[row_index]` 访问第 `row_index` 行的子图对象。这样的子图网格通常用于将多个图形以垂直方向排列在一起，例如在展示某个随时间变化的数据时，每行一个时间步。