ax[2].plot([interps[i, 1], interps[i, 3]], [interps[i, 0], interps[i, 2]], c='c', ls='-', lw=3, ms=1, mec='c', mfc='c')

这行代码是在画一个二维坐标系中的线段，起点坐标为 `(interps[i, 1], interps[i, 0])`，终点坐标为 `(interps[i, 3], interps[i, 2])`，颜色为青色(cyan)，线型为实线，线宽为3，点的大小为1，点的边缘颜色和填充颜色也为青色(cyan)。其中 `interps` 是一个二维数组，表示需要连接的点的坐标信息。

相关问题

ax.plot3d 分段曲线

要使用 `ax.plot3d` 画分段曲线，可以将每个段落的数据分别传递给 `ax.plot3d` 函数。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 生成数据
t = np.linspace(0, 10*np.pi, 501)
x = np.cos(t)
y = np.sin(t)
z = t

# 将数据分成多个段落
t_segments = np.split(t, 5)
x_segments = np.split(x, 5)
y_segments = np.split(y, 5)
z_segments = np.split(z, 5)

# 创建 3D 坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 画分段曲线
for i in range(4):
    ax.plot3D(x_segments[i], y_segments[i], z_segments[i])

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一个三维的分段曲线，并使用 `np.split` 函数将它们分成了五个部分。然后，我们使用 `ax.plot3D` 函数分别画出了每个部分，并最终得到了一个分段曲线的图像。

ax.plot与plt.plot的区别

ax.plot与plt.plot的区别是：
- plt.plot是pyplot模块中的函数，它可以直接在当前的Figure中绘制图形。plt.plot()函数会自动创建一个Figure对象，并将图形绘制在该对象上。
- ax.plot是Axes类的实例方法，它需要一个Axes对象来调用。Axes对象可以通过subplot()函数或者add_subplot()方法来创建，然后使用ax.plot()来在该Axes对象上绘制图形。

使用ax.plot()方法可以更加灵活地控制图形的绘制，可以设置坐标轴范围、标题、标签等属性。而plt.plot()函数则比较简单，适用于绘制简单的图形。