fig1.add_subplot

`fig.add_subplot()`是Matplotlib库中用于创建子图的函数。它可以将一个大的图形窗口分割成多个小的子图，并在每个子图中绘制不同的图形。

以下是一个示例代码，演示了如何使用`fig.add_subplot()`创建一个包含多个子图的图形窗口：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图形窗口
fig = plt.figure()

# 使用fig.add_subplot()创建子图
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)  # 在2x2的网格中创建第一个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)  # 在2x2的网格中创建第二个子图
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)  # 在2x2的网格中创建第三个子图

# 在每个子图中绘制不同的图形
ax1.plot([1.5, 2, 3.5, -1, 1.6])  # 在第一个子图中绘制折线图

# 显示图形窗口
plt.show()

这段代码创建了一个2x2的网格，其中包含了3个子图。在每个子图中，我们可以使用不同的绘图函数来绘制不同的图形。

相关问题

ax1 = fig1.add_subplot(111)

这行代码是在 Matplotlib 中创建一个子图，将其添加到名为 `fig1` 的图形对象中，并将其返回给名为 `ax1` 的变量。其中的参数 `(111)` 表示将图形分成 1 行、1 列的一个子图网格，并将当前子图设置为第一个（唯一的）子图。可以通过 `ax1` 对象来控制子图的属性，如标题、标签、轴范围、图例等。

ax1 = fig1.add_subplot(111)是什么意思

这行代码是在 matplotlib 库中使用的，它用于创建一个子图。其中，add_subplot() 方法的参数 "111" 表示将当前图形划分为 1 行 1 列，当前子图位于第 1 个位置。也就是说，该代码创建了一个包含单个子图的图形对象，并将其赋值给变量 ax1。在此之后，你可以使用变量 ax1 来添加数据、标签、标题等图形元素。