subplot('position',[0.25 0.12 0.60 0.82]); dfa_plot1(aa_n', df', shuf_df',nnda0,nnda1,1)

这段代码使用了 MATLAB 的 subplot 函数，用于在一个图形窗口中创建多个子图。其中，'position' 参数指定了子图在窗口中的位置和大小，它是一个四元素的数组，分别代表左边界、底边界、宽度和高度。这里的 [0.25 0.12 0.60 0.82] 表示子图位于整个窗口的左边界偏移了 25% 的距离，底边界偏移了 12% 的距离，宽度为整个窗口宽度的 60%，高度为整个窗口高度的 82%。

在子图中，调用了 dfa_plot1 函数，该函数用于绘制信号的分形分析图。具体来说，它将输入的 aa_n 和 df 两个向量绘制为 x-y 坐标系上的曲线，并在曲线上标出拐点。shuf_df 向量也被用于绘制参考曲线。nnda0 和 nnda1 是两个标量，它们分别代表计算分形分析时所使用的最小和最大时间尺度。最后一个参数 1 表示画出标签和图例。

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matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number)详解

`matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number)` 是 `matplotlib` 库中的一个函数，用于在一个窗口中创建多个子图。它接受三个参数：

- `nrows`：表示子图的行数
- `ncols`：表示子图的列数
- `plot_number`：表示当前子图的编号

函数返回当前子图的 `Axes` 对象。

如果 `nrows`、`ncols` 和 `plot_number` 都小于 10，可以将它们写成一个整数，例如 `plt.subplot(223)` 表示将当前窗口分成 2 行 2 列，当前子图的编号为 3。

下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 2 行 2 列的窗口，并将当前子图设置为第一个
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
plt.title('Subplot 1')

# 将当前子图设置为第二个
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
plt.title('Subplot 2')

# 将当前子图设置为第三个
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot([1, 2, 3], [2, 3, 1])
plt.title('Subplot 3')

# 将当前子图设置为第四个
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot([1, 2, 3], [1, 3, 2])
plt.title('Subplot 4')

plt.show()

运行结果：


解释代码：ax1 = fig.add_subplot(211) fig = plot_acf(df["confirmNum"], lags=40,ax = ax1)

这段代码是用来绘制自相关函数（Autocorrelation Function，简称ACF）图像的。其中，ax1 = fig.add_subplot(211) 表示将整个画布分为两行一列，当前图像在第一行第一列（即上半部分）。接着，fig = plot_acf(df["confirmNum"], lags=40,ax = ax1) 表示绘制 df["confirmNum"] 的ACF图像，lags=40 是指考虑40个滞后时期的相关性，ax = ax1 则表示将ACF图像画在上半部分。