什么'；在matplotlib'中，[1]的含义是什么；s子图（）？

不久前，我看到matplotlib的

子图（）的用法如下：

fig, ax1 = plt.subplots()[1]

我在自己的脚本中出于某种原因使用了它，但不幸的是，我完全忘记了其中
[1]
的含义（我应该在代码中添加注释！）。有人能告诉我它是做什么的吗？
我将尝试一步一步地解释
[1]
是什么，以及为什么它可能不是您真正想要的。另外，我假设您没有实际运行
fig，ax=plt.subpllots（）[1]
，因为这会给出一个错误，因为这个对象的第二个元素中没有要解包的内容。我将使用4个子图（2,2）的示例

因此，首先，
plt.figure（）
返回一个
元组，其中包含一个
figure
和一组
轴（取决于作为参数传递的行数和列数）。因此：

这将返回
len
=2的
tuple
。如果您现在检查元组的第一个元素是什么，您将看到它是实际的空数字（以图形表示）：


而第二个元素是
轴的数组（
Axes`是图像的数据空间区域，或者我想把它看作“给定图形上一组数据的实际表示”）

这将返回：

array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe02397c650>,
   <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe022c1e4d0>],
  dtype=object)

ax

array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe022deb210>,
   <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe0239b5ed0>],
  dtype=object)


最后，如果您想了解更多有关它的信息，子地块（）上的
matplotlib
还有一些示例，并且还显示了
plt.subplot（）
，无论传递给它的形状如何，总是返回一个
fig，ax
的元组（其中“ax:axs.axes对象或axes对象数组”）.
您确定这行代码运行吗？无论是
fig，ax1=plt.subplot（）
还是
ax1=plt.subplot（）[1]
@QuangHoang加上“fig”，它都会给我一个“TypeError:'AxesSubplot'对象不可匹配”错误；删除[1]可以解决此问题（但我需要知道如果删除它会发生什么！）。但仅使用“ax1”[1]就没有任何错误。也许，为了更清楚，我应该在问题中只使用“ax1”。
plt.subplot（）
返回一个元组
（图u实例，axis\u实例）
<代码>[1]
只是元组索引。@QuangHoang啊！那么，[1]正在为axis_实例编制索引吗？谢谢您的解释！
a[1]

array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe02397c650>,
    <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe022c1e4d0>],
   [<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe022deb210>,
    <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe0239b5ed0>]],
  dtype=object)

fig, ax = a[1]
fig

array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe02397c650>,
   <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe022c1e4d0>],
  dtype=object)

ax

array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe022deb210>,
   <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7fe0239b5ed0>],
  dtype=object)

fig, ax = plt.subplots(2,2)[1]
ax[0].scatter(x=iris.sepal_length, y=iris.sepal_width) # Filling in the first `Axes`
ax[1].scatter(x=iris.sepal_width, y=iris.sepal_length) # Filling in the second `Axes`
plt.show()