_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)

### 回答1：
这段代码是在使用Python的matplotlib库进行绘图时，创建了一个由num_rows行、num_cols列的图像矩阵，并设置了每个子图的大小。同时返回了一个元组，其中第一个元素是图像矩阵对象，第二个元素是子图对象的数组。

### 回答2：
在Python的数据科学领域，matplotlib是一种常用的可视化工具，并且d2l.plt是由动手学深度学习教程提供的一个与matplotlib一起使用的Python模块。

当我们需要在一张图中画多张子图，或者需要在同一个窗口中展示多个图像时，axes参数可以帮助我们快速地完成此任务。其中d2l.plt.subplots()函数可以帮助我们创建所需的图形窗口。

其中num_rows 和 num_cols参数是用来定义子图的行数和列数。figsize参数可用于指定所创建图形的大小。然后，我们就可以通过如下方式来获取所有子图的坐标轴：

fig，axes = d2l.plt.subplots(num_rows， num_cols， figsize=figsize)

这里的fig和axes都是用来处理图形的对象，其中axes是一个包含所有子图坐标轴的二维数组。例如，如果我们需要访问第i行第j列的子图，可以通过以下方式访问：

axes[i，j]

接下来，我们可以使用Matplotlib中的各种函数来绘制我们所需的图形。例如，当我们需要在第i行第j列的子图中画图时，可以使用如下方式来设置该子图的相关属性：

axes[i，j].set_title('title of subplot', fontsize=16)

axes[i，j].set_xlabel('x-axis label', fontsize=14)

axes[i，j].set_ylabel('y-axis label', fontsize=14)

此外，我们还可以使用axes[i，j].plot(x，y)等函数来将数据绘制在特定子图的坐标轴上。

总之，d2l.plt.subplots()函数可以让我们轻松地在同一图形窗口中展示多个子图，并可实现每个子图的相关属性和数据可视化操作。

### 回答3：
d2l.plt.subplots(num_rows， num_cols， figsize=figsize)是一个在Deep Learning from Scratch中经常使用的函数，它用于在Python的Matplotlib库中创建一个包含多行多列子图的图形，其中num_rows和num_cols分别代表要创建的行数和列数，figsize则是图形的大小。

该函数的返回值包含两个对象：第一个对象是包含每个子图的AxesSubplot对象的2D NumPy数组axes，该数组的形状（shape）为(num_rows, num_cols)；第二个对象是一个包含整个图形的Figure对象，我们可以通过该对象来设置图形的整体属性。

对于每个子图，我们可以通过其在axes数组中的位置来对其进行设置和操作，例如设置子图标题、坐标轴标签、刻度位置等。需要注意的是，axes数组是按照从左到右、从上到下的顺序排列的，即axes[0,0]代表的是左上角的子图，axes[0,1]代表右边的子图，而axes[1,0]代表下面的子图，依此类推。

在实际使用中，我们可以根据需要来设置num_rows、num_cols和figsize的值，并通过一个循环来对每个子图进行设置。例如，如果我们要创建一个包含4张子图的图形，那么可以设置num_rows=2，num_cols=2，figsize=(5, 5)，然后使用一个for循环来对每个子图进行设置。具体操作可以参考Deep Learning from Scratch一书中的相关示例。