解释一下ax = fig.add_subplot(111)

这段代码是用来创建一个包含一个子图的Figure对象，并将这个子图指定为当前的Axes对象，可以用于绘制图形。

具体解释如下：

- fig：表示要创建的Figure对象，可以理解为整个图形窗口。
- add_subplot：是用来添加子图的方法，其中参数111表示绘制一个1×1的图形窗口，当前子图为第1个（也是唯一的一个）。
- ax：表示返回的Axes对象，可以理解为子图对象，用于绘制具体的图像。通过这个对象，可以调用各种绘图方法来绘制图形。

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解释代码ax = fig.add_subplot(111)

这行代码是在 Python 中利用 matplotlib 库中的 Figure 对象的 add_subplot() 方法创建一个子图对象 ax。在 matplotlib 中，一个 Figure 对象可以包含一个或多个子图（Axes），每个子图可以包含一个或多个坐标系（Axis）。

在这个例子中，add_subplot() 方法的参数 111 表示创建一个 1 行 1 列的子图，该子图位于第一个位置。add_subplot() 方法会返回一个 AxesSubplot 对象，该对象代表一个子图，我们可以在该子图上绘制数据可视化图形。

通过创建子图对象，我们可以进一步设置子图的属性，如坐标轴范围、坐标轴标签、标题、图例等。同时，我们还可以在子图对象上调用各种绘图方法，如 plot()、scatter()、bar()、pie() 等，来绘制不同类型的数据可视化图形。

ax = fig.add_subplot

### 回答1：
ax = fig.add_subplot是Matplotlib中创建子图的方法，用于在一个大图中创建多个小图，可以在小图中绘制不同的数据或图形。其中，fig是大图的名称，add_subplot()方法中的参数用于指定子图的位置和数量，例如add_subplot(2, 2, 1)表示创建一个2x2的子图，当前子图的位置为第1个。

### 回答2：
在Python的Matplotlib库中，ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, index) 是用来添加子图的函数。

其中的fig是整个画布，可以将每个子图添加到这个fig上。nrows和ncols是将画布分为几行几列的子图，index则是要在那一个子图位置上画图。

例如，如果我们想在一个画布上画两个子图，上面一个和下面一个，那么可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig = plt.figure(figsize=(8, 4))

ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax1.plot(x, y1, color='b', label='sin(x)')
ax1.set_title('Subplot 1')
ax1.legend()

ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)
ax2.plot(x, y2, color='r', label='cos(x)')
ax2.set_title('Subplot 2')
ax2.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

在上面的例子中，我们首先生成了一些数据，然后创建了一个8x4的画布（fig），将这个画布分为两行一列的子图，然后在第一个子图位置上创建一个子图ax1，绘制了绿色的sin(x)曲线，并添加了一个标题和标签。然后在第二个子图位置上创建了另外一个子图ax2，绘制了红色的cos(x)曲线，并添加了标题和标签。最后用tight_layout函数为子图之间添加了一些间距，最后把它们用plt.show()画出来。

总之，ax = fig.add_subplot是用于添加子图的函数，可以通过调节nrows、ncols和index参数来控制子图的数量和布局，方便用户创建多个图像。

### 回答3：
ax = fig.add_subplot 指的是在一个已经创建的figure（即窗口）中添加一个子图（subplot）。subplot是指在同一个figure中绘制多个图形，可以让用户更好的比较和分析数据，也能让图形更加美观。

在这个语句中，fig是一个已经创建的figure对象，而ax是一个AxesSubplot对象，它代表一个子图。在matplotlib中，AxesSubplot是最重要的对象之一，它代表了一个坐标轴（包含x轴和y轴）、数据区域和一些其他属性（如标签、标题等）。这个对象可以通过调用plt.plot()、plt.scatter()等函数绘制出数据，也可以调用其自身的方法设置属性。

ax = fig.add_subplot()语句中可以传入一些参数，例如：

- add_subplot(111): 代表在一个figure中，添加1行1列的子图，位置是第1个（也就是唯一的一个）；
- add_subplot(222): 代表在一个figure中，添加2行2列的子图，位置是第2个（也就是第一行第二列）；
- add_subplot(223): 代表在一个figure中，添加2行2列的子图，位置是第3个（也就是第二行第一列）；
- add_subplot(224): 代表在一个figure中，添加2行2列的子图，位置是第4个（也就是第二行第二列）；

在实际使用中，ax = fig.add_subplot()常常和plt.plot()、plt.scatter()等函数结合使用，例如：

- ax = fig.add_subplot(111)
- ax.plot(x, y)

这段代码就会在一个新创建的figure中添加一个子图，然后在该子图上绘制x,y曲线。

总之，ax = fig.add_subplot()语句是在已有的figure上添加一个子图对象，是实现matplotlib多图绘制的关键步骤之一。