Numpy 我生成的子地块布局不正确

我运行了以下代码以获得相邻的两个绘图（这是一个可以复制的最小工作示例）：

不幸的是，我得到了以下图像：

这也是一个有趣的布局，但我希望图形彼此相邻。我做错了什么？如何更正它？

为了清楚起见，我还可以使用以下内容：

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib.pylab import plt

comp1 = np.random.normal(0,1,size=200)
values = pd.Series(comp1)

plt.close("all")
fig, axes = plt.subplots(2,2)
plt.show()
axes[0,0].hist(values, bins=100, alpha=0.5, color="r", normed=True) # Until here, it works. You get a half-finished correct image of what I was going for (though it is 2x2 here)
axes[0,1].plot(values, kind="kde") # This does not work

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不幸的是，在这种方法中，

轴[0,1]

指的是具有

绘图方法但不知道
kind=“kde”
的子地块。请考虑到第一个版本中的绘图是在pandas对象上执行的，而第二个版本中的绘图是在子绘图上执行的，它与
kind=“kde”
参数不兼容。
使用
ax=
参数设置要打印的子绘图对象：

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib.pylab import plt

comp1 = np.random.normal(0,1,size=200)
values = pd.Series(comp1)

plt.close("all")
f = plt.figure()
sp1 = f.add_subplot(2,2,1)
values.hist(bins=100, alpha=0.5, color="r", normed=True, ax=sp1)

sp2 = f.add_subplot(2,2,2)
values.plot(kind="kde", ax=sp2)


import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib.pylab import plt

comp1 = np.random.normal(0,1,size=200)
values = pd.Series(comp1)

plt.close("all")
f = plt.figure()
sp1 = f.add_subplot(2,2,1)
values.hist(bins=100, alpha=0.5, color="r", normed=True, ax=sp1)

sp2 = f.add_subplot(2,2,2)
values.plot(kind="kde", ax=sp2)