Python中的Matplotlib库绘制子图技巧：plt.subplot与plt.subplots以及坐标轴修改

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，包括绘制子图（subplots）。子图是一种将多个图形组合在一起的方式，以便在单个窗口中显示多个图形。

1. plt.subplot函数
   plt.subplot()函数用于创建一个子图。它接受三个参数：行数、列数和当前子图的索引。索引从1开始，表示子图的编号。
   下面是一个简单的例子，展示如何使用plt.subplot()函数绘制两个子图：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   # 创建数据
   x = np.linspace(0, 10, 100)
   y1 = np.sin(x)
   y2 = np.cos(x)
   # 创建第一个子图
   plt.subplot(2, 1, 1)  # 2行1列的子图，当前子图是第1个子图
   plt.plot(x, y1)
   plt.title('sin(x)')
   # 创建第二个子图
   plt.subplot(2, 1, 2)  # 2行1列的子图，当前子图是第2个子图
   plt.plot(x, y2)
   plt.title('cos(x)')
   # 显示图形
   plt.show()

   在上面的例子中，我们使用了plt.subplot()函数两次，每次创建一个子图。第一个子图显示了sin(x)的图形，第二个子图显示了cos(x)的图形。通过设置行数、列数和索引，我们可以控制子图的布局。
2. plt.subplots函数
   plt.subplots()函数可以同时创建多个子图。它返回一个包含子图的数组，可以方便地访问和修改每个子图。该函数接受三个参数：行数、列数和是否共享y轴。
   下面是一个使用plt.subplots()函数的例子：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   # 创建数据
   x = np.linspace(0, 10, 100)
   y1 = np.sin(x)
   y2 = np.cos(x)
   # 创建子图数组
   fig, axs = plt.subplots(2, 1)  # 2行1列的子图，共享y轴
   # 绘制sin(x)曲线并设置标题和标签
   axs[0].plot(x, y1)
   axs[0].set_title('sin(x)')
   axs[0].set_xlabel('X Axis')
   axs[0].set_ylabel('Y Axis')
   # 绘制cos(x)曲线并设置标题和标签
   axs[1].plot(x, y2)
   axs[1].set_title('cos(x)')
   axs[1].set_xlabel('X Axis')
   axs[1].set_ylabel('Y Axis')
   # 显示图形
   plt.show()