Python多分布图绘制代码详解：plt.subplots与ax参数疑问解答

嘿，我来帮你把这段代码拆解得明明白白，每个细节都给你讲透～

先把完整代码贴出来方便对照：

fig_dspl, axes_dspl = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9, 4))
sns.distplot(df_08['displ'], ax = axes_dspl[0])
_ = axes_dspl[0].set_title('08')
sns.distplot(df_18['displ'], ax = axes_dspl[1])
_ = axes_dspl[1].set_title('18')

第一行：专门用于创建多子图布局 #

没错，plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(9, 4))就是生成多图布局的核心代码：

• nrows=1, ncols=2：指定创建1行2列的子图网格，也就是横向排列的两个独立子图
• figsize=(9,4)：设置整个画布的尺寸，宽9英寸，高4英寸
• 这行代码会返回两个关键对象：
  • fig_dspl：整个画布（Figure）对象，可用于调整画布级别的设置（比如保存图片、修改背景色）
  • axes_dspl：一个包含两个轴（Axes）对象的数组，每个轴对象对应一个子图，axes_dspl[0]指向第一个子图，axes_dspl[1]指向第二个子图

ax = axes_dspl[0]：指定绘图的目标子图 #

你已经熟悉单图模式的sns.distplot，默认情况下它会把图画在当前“活跃”的轴上。但当我们有多个子图时，就必须明确告诉Seaborn：把这个分布图画在哪个子图里！

• ax = axes_dspl[0]就是把第一个子图的轴对象传给distplot的ax参数，这样Seaborn就会精准地把df_08['displ']的分布图画在第一个子图位置
• 同理，ax = axes_dspl[1]就是指定把第二个分布图画在第二个子图位置

_ = axes_dspl[0].set_title('08')：设置标题+避免冗余输出 #

axes_dspl[0].set_title('08')的作用很直接：给第一个子图设置标题为“08”。那前面的_ =是什么意思？

• set_title方法执行后，会返回一个Text对象（描述这个标题的底层文本对象）
• 在交互式环境（比如Jupyter Notebook）里，如果不接收这个返回值，系统会自动打印这个Text对象，导致输出里出现冗余的代码信息
• 用_来接收这个返回值是Python里的一个惯例：意思是“我知道这个方法有返回值，但我不需要使用它，用下划线占位就好”
• 你完全可以写成axes_dspl[0].set_title('08')，加_ =只是为了让输出更干净，没有多余的干扰内容

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Juncai Liu