Jupyter plt和ax的区别

在Jupyter Notebook中，`plt`通常是指`matplotlib.pyplot`库的简称，这是一个用于数据可视化的工具包，它提供了一系列方便的函数和方法来创建各种图表。而`ax`在matplotlib中代表“Axes”，它是图形中的一个重要组成部分，类似于绘图区域或者工作区。

当你调用`plt.figure()`创建一个新的画布时，你会得到一个`Figure`对象，然后你可以通过`fig.add_subplot()`或者直接写`plt.subplot()`来添加一个或多个子图(`Axes`)到这个画布上，每个子图就是`ax`的对象。每个`ax`都有自己的坐标系统，可以独立设置标题、坐标轴标签、绘制数据等操作。

简单来说，`plt`是一个功能集合，`ax`则是操作的具体实例。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建新画布
fig = plt.figure()

# 添加子图并赋值给ax
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)  # 2行1列的第一个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)  # 第二个子图

# 在ax1和ax2上分别绘制内容
ax1.plot([1, 2, 3])
ax2.hist([4, 5, 6])