fig, ax = plt.subplots(nrows=num_iters,ncols=1,figsize=(6,36))

这行代码使用 Matplotlib 库创建了一个包含 `num_iters` 行、1 列的子图网格，并将整个图的大小设置为 6x36 英寸。其中 `fig` 是整个图形对象，`ax` 是一个由子图对象组成的数组，可以通过 `ax[row_index]` 访问第 `row_index` 行的子图对象。这样的子图网格通常用于将多个图形以垂直方向排列在一起，例如在展示某个随时间变化的数据时，每行一个时间步。

相关问题

fig, ax = plt.subplots(nrows=num_iters,ncols=1,figsize=(6,36))#

这行代码使用了Matplotlib库中的subplots函数，用于创建一个包含多个子图的图形。参数nrows和ncols指定子图的行数和列数，figsize指定整个图形的大小。在这个例子中，图形包含num_iters个子图，每个子图都包含一行和一列，整个图形的大小为6x36。函数会返回一个包含所有子图对象的元组，可以通过元组中的索引访问每个子图对象。

fig, ax =plt.subplots(nrows=num_iters,ncols=1,figsize=(6,36))详细解释

这行代码是基于Matplotlib库创建一个包含多个子图的图形窗口，并返回一个元组(fig, ax)，其中fig表示整个图形窗口，ax是一个包含多个子图的numpy数组。

具体来说，该代码中的参数含义如下：

- `nrows=num_iters`: 子图的行数，即子图的数量。
- `ncols=1`: 子图的列数，这里只有一列，所以每行只有一个子图。
- `figsize=(6,36)`: 整个图形窗口的大小，单位为英寸，这里的大小为6英寸宽，36英寸高。

最终，该代码会创建一个包含num_iters个子图的图形窗口，每个子图都可以通过ax[i]的方式进行访问，其中i从0到num_iters-1。