plt.subplots()

plt.subplots() 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于创建一个包含一个或多个子图的图形。它返回一个包含两个元素的元组：一个 Figure 对象和一个包含 Axes 对象的数组。该函数可以接受多个参数，其中最重要的是 nrows、ncols 和 sharex、sharey 参数。

- nrows 和 ncols：用于指定图形中子图的布局，即子图的行数和列数。
- sharex 和 sharey：用于指定是否共享 x 轴和 y 轴，可以分别设置为 True 或 False。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True, sharey=True)

axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
axs[0, 1].scatter([1, 2, 3], [1, 2, 3])
axs[1, 0].bar([1, 2, 3], [1, 2, 3])
axs[1, 1].pie([1, 2, 3])

plt.show()

上述代码将创建一个包含 2x2 个子图的图形，所有子图共享相同的 x 轴和 y 轴。其中第一个子图使用 plot() 函数绘制线图，第二个子图使用 scatter() 函数绘制散点图，第三个子图使用 bar() 函数绘制柱状图，第四个子图使用 pie() 函数绘制饼图。最后调用 plt.show() 显示图形。

相关问题

plt.subplots

plt.subplots 是 Matplotlib 中用于创建多个子图的函数。它返回一个包含所有子图的元组，可以通过索引来访问每个子图。它的常用参数包括 nrows（行数）、ncols（列数）、sharex（共享 x 轴）、sharey（共享 y 轴）等。例如，可以使用以下语法创建一个 2 行 3 列的子图：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)

其中 `fig` 是整个图形对象，`axs` 是包含所有子图的数组。我们可以通过像 `axs[0,0]` 这样的索引来访问每个子图。

Plt.subplots

plt.subplots是Matplotlib库中的一个函数，用于创建一个包多个子图的图形。它返回一个包含所有子图的Figure对象和一个包含所有Axes对象的NumPy数组。

plt.subplots的语法如下：

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, ...)

其中，nrows和ncols分别指定了子图的行数和列数。可以通过调整这两个参数来控制子图的布局。

plt.subplots还可以接受其他一些参数，例如figsize用于指定图形的大小，sharex和sharey用于指定是否共享x轴和y轴。

使用plt.subplots创建的子图可以通过ax数组进行访问和操作。例如，可以使用ax[i, j]来访问第i行第j列的子图。

下面是一个示例代码，演示了如何使用plt.subplots创建一个包含2行2列子图的图形：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 6))

ax[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax[0, 0].set_title('Subplot 1')

ax[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax[0, 1].set_title('Subplot 2')

ax[1, 0].bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax[1, 0].set_title('Subplot 3')

ax[1, 1].hist([1, 2, 2, 3, 3, 3])
ax[1, 1].set_title('Subplot 4')

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码创建了一个2行2列的子图，每个子图都展示了不同类型的图表，并设置了标题。最后使用plt.tight_layout()来调整子图的布局，使其更加紧凑，并使用plt.show()显示图形。