python plt.subplots

plt.subplots是matplotlib库中的一个函数，用于创建一个包含多个子图的图表。它返回一个元组，其中第一个元素是一个包含所有子图的Figure对象，第二个元素是一个包含所有Axes对象的数组。可以使用这些Axes对象来绘制图形。

相关问题

python plt.subplots()共享legend

回答: 在使用plt.subplots()方法时，可以通过将legend()方法应用于特定的子图对象来共享legend。具体实现方法是在创建子图对象后，使用相同的参数调用legend()方法。例如，可以使用axs\[0\].legend()来在第一个子图上添加legend。\[2\]这样做可以确保legend只在特定的子图上显示，而不是在所有子图上显示。这种方法可以避免在使用plt.legend()时可能出现的一些问题，比如报警信息的出现。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python使用matplotlib的plt.subplot、plt.subplots绘制多图以及图例legend注意事项](https://blog.csdn.net/shiyuzuxiaqianli/article/details/114644887)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Matplotlib绘图：plt?plt.subplots?plt.subplot?](https://blog.csdn.net/weixin_42011794/article/details/121318362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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python plt.subplots()的用法

`plt.subplots()`是Python的matplotlib库中的一个函数，它用于创建一个新的图形窗口，并在同一窗口内生成一组子图。这个功能非常实用，尤其是在需要绘制多个相关的图表时，可以方便地一次性创建并管理它们。

基本语法如下：

fig, axs = plt.subplots(nrows=number_of_rows, ncols=number_of_cols, figsize=(width, height), constrained_layout=True, sharex=None, sharey=None)

参数解释：
1. `nrows` 和 `ncols`：指定子图的行数和列数。
2. `figsize`：设置整个图形的大小，单位通常是英寸。
3. `constrained_layout`：启用约束式布局，帮助调整子图之间的间距和比例。
4. `sharex` 和 `sharey`：如果为True，会让同一行或同一列的所有子图共用x轴或y轴，这有助于节省空间。
5. 返回值：`fig`是生成的figure对象，`axs`是一个二维数组，每个元素对应一个子图。

例如，下面的代码会创建一个2x1的子图网格：

fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot([1, 2, 3])
axs[1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])