解释代码：ax2 = fig.add_subplot(212) plot_pacf(df["confirmNum"], lags=40,ax = ax2) plt.show()

这段代码是使用 matplotlib 库画图，其中 fig 是一个画布对象，add_subplot() 方法用于创建子图，参数 212 表示创建一个 2 行 1 列的图形，当前子图是第 2 行第 1 列的子图。plot_pacf() 方法用于完成对序列数据的偏自相关性分析，可视化分析结果将绘制在 ax2 子图上。最后，plt.show() 方法用于展示图形。

相关问题

解释代码：ax1 = fig.add_subplot(211) fig = plot_acf(df["confirmNum"], lags=40,ax = ax1)

这段代码是用来绘制自相关函数（Autocorrelation Function，简称ACF）图像的。其中，ax1 = fig.add_subplot(211) 表示将整个画布分为两行一列，当前图像在第一行第一列（即上半部分）。接着，fig = plot_acf(df["confirmNum"], lags=40,ax = ax1) 表示绘制 df["confirmNum"] 的ACF图像，lags=40 是指考虑40个滞后时期的相关性，ax = ax1 则表示将ACF图像画在上半部分。

ax = fig.add_subplot(gs[0, 0])

这段代码是基于网格布局创建子图的方法。在Matplotlib中，可以使用`fig.add_subplot()`方法创建子图，也可以使用`fig.add_gridspec()`方法创建网格布局，然后使用`fig.add_subplot()`方法在网格布局中添加子图。

具体而言，`ax = fig.add_subplot(gs[0, 0])`这段代码表示在创建的网格布局`gs`中添加一个子图，并将这个子图放置在第一行第一列的位置上。这个子图的变量名为`ax`，我们可以使用这个变量名来对这个子图进行操作。

例如，我们可以在这个子图中画出一个折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(2, 2)

ax = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

plt.show()

这样就创建了一个包含2行2列的网格布局，并在左上角的子图中画出了一条折线图。