fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))在绘制子图中的作用

在绘制子图时，`fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))` 的作用是创建一个包含一个子图的图像，并设置子图的尺寸为 (9, 9)。

- `fig` 是一个 `Figure` 对象，代表整个图像，可以看作是画布。
- `ax` 是一个 `Axes` 对象，代表子图，可以看作是画在画布上的一个独立区域。

通过使用 `plt.subplots()` 函数，我们可以同时创建图像和子图，并将其赋值给 `fig` 和 `ax` 变量。在这个例子中，我们将子图的尺寸设置为 (9, 9)，即宽度和高度都为 9 英寸。

接下来，我们可以使用 `ax` 对象来对子图进行各种操作，例如绘制曲线、添加标签、设置坐标轴范围等。同时，我们也可以使用 `fig` 对象来对整个图像进行操作，例如保存图像、调整布局等。

总之，通过创建子图和设置尺寸，我们可以更好地控制绘图的外观和布局，并且可以在同一个图像中绘制多个子图。

相关问题

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))

这段代码使用 Matplotlib 库创建一个新的图表，并返回一个 Figure 对象和一个 AxesSubplot 对象。其中 figsize 参数用于设置图表的尺寸，以英寸为单位。因此，这段代码创建的图表大小为 15 英寸（宽）x 9 英寸（高）。

可以使用返回的 Figure 对象和 AxesSubplot 对象来添加图形元素，如线条、文本、标题等。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
ax.plot(x, y)
ax.set_title('My Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
plt.show()

这将创建一个大小为 15 英寸 x 9 英寸的图表，并绘制一个简单的线条图，添加标题和轴标签。

matplotlib绘制图片固定比例 fig, ax = plt.subplots()

`matplotlib`是一个非常流行的Python数据可视化库，它允许你在Python环境中创建各种类型的图表，包括线图、散点图、图像等。当你想要在一个新的窗口中创建一个图形，并且希望保持子图的比例固定时，可以使用`subplots()`函数来创建一个新的`Figure`对象（即窗口）并返回一个`Axes`对象（子图）。在这个例子中：

fig, ax = plt.subplots()

这行代码做了两件事：
1. `fig = plt.subplots()`：调用了`subplots()`函数，它返回一个包含一个子图的元组，第一个元素是`Figure`对象，第二个元素是`Axes`对象。你可以将`fig`保存为变量，后续可以对整个图形做操作，如设置标题、调整大小等。
2. `ax = ...`：通过解包这个元组，我们将子图赋值给变量`ax`，使得我们可以直接在`ax`上绘制和定制我们的图。

如果你需要创建一个固定的宽度和高度比，可以在创建`SubplotParams`对象时指定`constrained_layout=True`，然后传递到`subplots()`函数：

params = SubplotParams(constrained_layout=True)
fig, ax = plt.subplots(**params)

这将自动调整子图之间的空间，保持它们的比例一致。