fig, axes = plt.subplots(1, 2)

这段代码创建了一个画布(fig)和两个子图区域(axes)，其中每个子图区域都有一个坐标轴(axis)。这意味着你可以在这个画布上绘制两个不同的图形，每个图形都在一个独立的子图区域中。你可以使用axes和axes来访问这两个子图区域，然后在每个子图区域中绘制你想要的图形。例如，你可以在第一个子图区域中绘制一条线，而在第二个子图区域中绘制一些散点图。

相关问题

fig, axes = plt.subplots

fig, axes = plt.subplots 是一个matplotlib库中的函数，用于创建一个新的Figure对象和一个或多个子图Axes对象。其中，fig是一个Figure对象，可以用来控制整个图像的属性，如大小、标题等；而axes是一个Axes对象的数组，每个元素代表一个子图，可以用来控制子图的属性，如坐标轴、标签等。

python中fig, axes = plt.subplots

fig, axes = plt.subplots是Python中用来创建一个带有多个子图的图形对象的方法。其中，fig表示整个图形对象，而axes是一个包含多个子图对象的数组。可以通过指定nrows和ncols参数来控制子图的行数和列数，从而创建不同排列方式的子图。通过对axes数组的索引，可以对各个子图进行具体的绘制操作，例如使用plot函数绘制线图、使用bar函数绘制柱状图等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matplotlib笔记一：二维图形](https://download.csdn.net/download/weixin_38630324/14855443)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python 可视化：fig, ax = plt.subplots()画多表图的3中常见样例 & 自定义图表格式](https://blog.csdn.net/htuhxf/article/details/82986440)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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