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⑴ 【python进阶篇】Axe和Subplot的用法|Matplotlib|图解+代码实例

在深入Python绘图技术时，Axe和Subplot的用法是Matplotlib进阶的重要环节。它们之间的区别在绘图实践中可能会让人感到困惑，但通过直观的比喻和实例，我们可以理解它们的角色和关系。

首先，想象Figure就像一个画布，是绘图的基础，通过plt.figure()创建。在画布上，Subplot和Axes就像桌面上的图标，Subplot是自动对齐到网格的，类似于预定义布局，而Axes则是更底层的，可以自由摆放，包括Subplot在内。Axis负责坐标轴的设置，每个子图都有一对或一对以上的轴。

运行代码，如果没有明确添加子图，只得到一个空画布。而通过plt.subplots()，你可以创建子图并获取Figure和Axes对象，如axes_lst。通过索引，如ax_lst[0,0]和ax_lst[1,1]，可以分别对应左上角和右下角的子图，实现精确控制。

Axe的使用更像手动挡汽车，给予更多绘图自由度，适合专业用户，例如绘制嵌套图或精确控制子图位置。例如，通过fig.add_axes()，你可以根据需要精确设置子图的大小和位置，甚至实现图形重叠。

总的来说，Subplot和Axes是Matplotlib中用于构建复杂图形的两种工具，理解它们的区别和用法，可以帮助你更高效地创建出丰富的可视化图表。

⑵ python中fig，ax=plt.subplots什么意思

fig，ax=plt.subplots的意思是将plt.subplots()函数的返回值赋值给fig和ax两个变量。

plt.subplots()是一个函数，返回一个包含figure和axes对象的元组，因此，使用fig,ax=plt.subplots()将元组分解为fig和ax两个变量。

通常，我们只用到ax：

fig,ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

axes = ax.flatten()

把父图分成2*2个子图，ax.flatten()把子图展开赋值给axes,axes[0]便是第一个子图，axes[1]是第二个。

(2)subplotpython扩展阅读

在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。所属关系如下：

def subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True,

subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw):

参数：

nrows，ncols：子图的行列数。

sharex, sharey：

设置为 True 或者 ‘all’ 时，所有子图共享 x 轴或者 y 轴，

设置为 False or ‘none’ 时，所有子图的 x，y 轴均为独立，

设置为 ‘row’ 时，每一行的子图会共享 x 或者 y 轴，

设置为 ‘col’ 时，每一列的子图会共享 x 或者 y 轴。

返回值

fig：matplotlib.figure.Figure对象

ax：子图对象（matplotlib.axes.Axes）或者是他的数组