Matplotlib 是一个用于创建可视化图表（如图表、图形等）的 Python 库。在本实验中，你将学习如何在 Matplotlib 中创建子图。子图是指在同一图形中包含两个或更多个绘图的图形。子图可以帮助你比较不同的数据集，或者展示同一数据的不同视图。当你想要一起显示多个绘图时，它们非常有用。
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要使用 Matplotlib，你需要导入它。你还需要导入 NumPy 来为绘图创建数组。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np要创建带有子图的图形，你首先需要使用 plt.figure() 创建一个图形对象。然后，你可以使用 fig.subfigures() 创建子图。
fig = plt.figure()
subfigs = fig.subfigures(2, 1)这将创建一个带有两个子图的图形，一个在另一个之上。
要在子图上绘制数据，你需要使用 subfig.subplots() 为每个子图创建一个子图对象。然后，你可以使用 Matplotlib 中的任何绘图函数来创建绘图。
ax1 = subfigs[0].subplots()
ax1.plot(np.arange(10), np.random.randn(10))
ax2 = subfigs[1].subplots()
ax2.plot(np.arange(10), np.random.randn(10))这将创建两个子图，每个子图都有一个随机数据的绘图。
你可以使用 Matplotlib 中可用的各种函数来自定义子图。例如，你可以使用 set_title() 和 set_xlabel() / set_ylabel() 设置标题和轴标签。
ax1.set_title('子图 1')
ax1.set_xlabel('X 轴标签')
ax1.set_ylabel('Y 轴标签')
ax2.set_title('子图 2')
ax2.set_xlabel('X 轴标签')
ax2.set_ylabel('Y 轴标签')这将为每个子图设置标题和轴标签。
要显示图形，你需要使用 plt.show()。
plt.show()这将显示带有两个子图的图形。
在本实验中，你学习了如何在 Matplotlib 中创建子图。你学习了如何创建带有子图的图形、在子图上绘制数据、自定义子图以及显示图形。当你想要比较不同的数据集或展示同一数据的不同视图时，子图会很有用。