fig, axs = plt.subplots(model.n_components + 1, sharex=True, sharey=True,figsize=(10,10))

这段代码使用 Matplotlib 库创建了一个包含多个子图的图形窗口，每个子图都共享相同的 X 和 Y 坐标轴。其中，`model.n_components` 表示模型的组件数，加 1 是为了在底部添加一个用于显示原始数据的子图。`fig` 变量保存整个图形窗口对象，而 `axs` 变量是一个包含所有子图对象的数组。`figsize` 参数指定了图形窗口的大小。

相关问题

fig,axs = plt.subplots(nrows=2,ncols=1,sharex=True,sharey=True)

这是一个使用 Matplotlib 库创建一个包含两个子图的图形的代码。其中，fig 是整个图形的对象，axs 是包含两个子图的数组。nrows 和 ncols 参数分别指定了子图的行数和列数，sharex 和 sharey 参数指定了子图共享 x 轴和 y 轴。

fig, axs = plt.subplots(r,shared=‘all’)

`fig, axs = plt.subplots(r, shared='all')` 是一个 Matplotlib 绘制多个子图时比较方便的方式，它可以创建一个 `r` 行、`r` 列的子图网格，并将它们存储在一个名为 `axs` 的二维 numpy 数组中。

`shared='all'` 参数表示所有子图共享相同的 x 轴和 y 轴刻度。这意味着，如果某个子图的数据范围改变了，所有其他子图的刻度也会相应地调整。

以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), sharex='all', sharey='all')
axs[0, 0].plot(x, y1)
axs[0, 1].plot(x, y2)
axs[1, 0].plot(x, y1+y2)
axs[1, 1].plot(x, y1*y2)

plt.show()

在这里，`fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), sharex='all', sharey='all')` 创建了一个 2x2 的子图网格，每个子图都共享相同的 x 轴和 y 轴刻度。然后，我们在四个子图中绘制了不同的函数。注意，`axs` 是一个 2x2 的 numpy 数组，可以用来对每个子图进行进一步的定制。