fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=2, figsize=(15, 10))

这是一个常见的用于创建子图网格的代码片段。`fig, axes` 是分别表示整个图形和子图对象的变量。`nrows=3, ncols=2` 表示将创建一个 3 行 2 列的子图网格。`figsize=(15, 10)` 是可选参数，用于设置整个图形的大小。这个代码片段通常用于在一个图形中创建多个子图，以展示多个相关的图形或数据。

相关问题

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 8), dpi=100)

这是一个创建包含三个子图的图形对象的代码，使用了 Matplotlib 库。其中：

- nrows=1 表示子图排列为一行；
- ncols=3 表示子图排列为三列；
- figsize=(10, 8) 表示整个图形对象的大小为 10x8 英寸；
- dpi=100 表示图形对象的分辨率为 100。

创建出来的图形对象可以通过 axes[0]、axes[1] 和 axes[2] 访问到三个子图。你可以在每个子图上绘制不同的图形，比如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 8), dpi=100)

# 在第一个子图上绘制一条直线
axes[0].plot([0, 1], [0, 1])

# 在第二个子图上绘制一个散点图
axes[1].scatter([0, 1], [0, 1])

# 在第三个子图上绘制一个柱状图
axes[2].bar([0, 1], [0.5, 0.7])

plt.show()

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

这段代码使用 Matplotlib 库创建了一个包含两个子图的图像，一行一列。可以通过 `fig` 和 `axes` 变量进行访问和定制。

`fig` 变量是一个 `Figure` 对象，表示整个图像。`axes` 是一个包含两个 `Axes` 对象的数组，用于访问每个子图。可以使用 `nrows` 和 `ncols` 参数指定要创建的子图的行数和列数。

例如，要在第一个子图中绘制一个折线图，可以使用 `axes[0].plot(x, y)`。要在第二个子图中绘制一个散点图，可以使用 `axes[1].scatter(x, y)`。