fig, ax = plt.subplots(figsize = (a, b))解析（最清晰的解释）

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在matplotlib一般使用plt.figure来设置窗口尺寸。

plt.figure(figsize=(a, b)) 

其中figsize用来设置图形的大小，a为图形的宽， b为图形的高，单位为英寸。

但是如果使用plt.subplots，就不一样了。

fig, ax = plt.subplots(figsize = (a, b))

fig代表绘图窗口(Figure)；ax代表这个绘图窗口上的坐标系(axis)，一般会继续对ax进行操作。

fig, ax = plt.subplots()等价于：

• fig = plt.figure()
• ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

实例1：

fig, ax = plt.subplots(1, 3, 1)

第一个1参数是子图的行数，第二个3参数是子图的列数，第三个1参数是代表第一个子图，如果想要设置子图的宽度和高度可以在函数内加入figsize值。

实例2：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 做1*1个子图，等价于"fig, ax = plt.subplot()"，等价于"fig, ax = plt.subplots()"
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax2 = ax.twinx()  # 让2个子图的x轴一样，同时创建副坐标轴。

# 作y=sin(x)函数
x1 = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)  # 表示在区间[0, 2π]之间取100个点作为横坐标
y1 = np.sin(x1)
ax.plot(x1, y1)

# 作y=cos(x)函数
x2 = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y2 = np.cos(x2)
ax2.plot(x2, y2)
plt.show()

关于plt.subplot()函数可以在博客plt.subplot()函数解析中查看。

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参考文章

• 理解fig,ax = plt.subplots()
• 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