axs[0].plot(data.iloc[0, :], data.iloc[2, :], marker='o', label='x1', color='black')

这段代码使用 `plot` 函数在子图 `axs[0]` 中绘制了一个散点图。其中，`data` 是一个 pandas 数据框，`.iloc[0, :]` 和 `.iloc[2, :]` 分别表示选择第 0 行和第 2 行的所有列，`marker='o'` 表示散点的标记形状为圆形，`label='x1'` 表示给散点图添加标签为 `'x1'`，`color='black'` 表示散点图的颜色为黑色。

下面是一个例子，展示如何在子图中绘制散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# 生成数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 10))

# 创建画布和子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))

# 在第一个子图中绘制散点图
axs[0].plot(data.iloc[0, :], data.iloc[2, :], marker='o', label='x1', color='black')
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')
axs[0].set_title('Scatter Plot')
axs[0].legend()

# 在第二个子图中绘制直方图
axs[1].hist(data.iloc[0, :], bins=10, color='blue', alpha=0.5)
axs[1].set_xlabel('x')
axs[1].set_ylabel('Frequency')
axs[1].set_title('Histogram')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，会在第一个子图中绘制一个散点图，第二个子图中绘制一个直方图。注意，在子图对象中使用 `set_xlabel`、`set_ylabel` 和 `set_title` 函数设置横轴、纵轴和标题，使用 `legend` 函数添加图例。