Python subplot函数应该怎么用

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize = (16, 6))
sns.barplot('SibSp', 'Survived', data = data, ax = ax[0])
ax[0].set_title('The barplot of SibSp and Survived')
sns.factorplot('SibSp', 'Survived', data = data, ax = ax[1])
ax[1].set_title('The factorplot between SibSp and Survived')

结果如图，factorplot被自动作图在了新的一行，而ax[1]]则依旧能识别到第二列，我想请教一下原因以及怎么解决这个问题

如果写成

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize = (16, 6))
sns.barplot('SibSp', 'Survived', data = data, ax = ax[0,0])
ax[0,0].set_title('The barplot of SibSp and Survived')
sns.factorplot('SibSp', 'Survived', data = data, ax = ax[0,1])
ax[0,1].set_title('The factorplot of SibSp and Survived')

又会提示too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed，就是说我声明了一个1行2列的数组用来放图，但是python认为是一个一维数组而不是二维数组，所以0,0 0,1的写法会报错，应该怎么解决，还有这里是不是subplots只能是1,2？2,3或者3,3都会报错

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在使用 plt.subplots() 函数时，指定的参数 (1, 2) 表示要创建一个包含 1 行和 2 列的图像区域，其中 (fig, ax) 返回的是一个长度为 2 的元组，其中 fig 是一个 Figure 对象，ax 是一个包含 2 个 Axes 对象的数组，表示图像的 2 个子区域。

在你的第一个代码片段中，你正确地使用了 ax[0] 和 ax[1] 来分别表示这两个子区域。而在第二个代码片段中，你尝试使用 ax[0,0] 和 ax[0,1] 来表示这两个子区域，但是这是错误的。这是因为，当你使用 ax[0,0] 或 ax[0,1] 时，Python 会认为你正在尝试访问一个二维数组的元素，而不是一个包含 2 个元素的一维数组。

如果你想要使用 ax[0,0] 和 ax[0,1] 来表示这两个子区域，你可以将 plt.subplots() 函数的参数改为 (2, 2)，这样就会创建一个包含 2 行和 2 列的图像区域，其中第一行包含两个子区域，第二行也包含两个子区域。你可以像这样修改你的代码：

fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize = (16, 12))
sns.barplot('SibSp', 'Survived', data = data, ax = ax[0,0])
ax[0,0].set_title('The barplot of SibSp and Survived')
sns.factorplot('SibSp', 'Survived', data = data, ax = ax[0,1])
ax[0,1].set_title('The factorplot of SibSp and Survived')

这样就可以使用 ax[0,0] 和 ax[0,1] 来分别表示这两个子区域了。

另外， sns.factorplot() 函数已经被弃用了，建议使用 sns.catplot() 函数来代替。如果你想画出一个 2 行 3 列的图像区域，你可以将 plt.subplots() 函数的参数改为 (2, 3)，然后在 ax 数组中使用索引来访问每个子区域。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

问题1：Python subplot函数应该怎么用？

回答：subplot函数用于创建一个有多个子图的图表。它的语法如下所示：

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

其中，nrows表示子图的行数，ncols表示子图的列数，index表示子图的序号。kwargs是可选参数，可以用于设置图表的各种属性。

下面是一个例子，用subplot函数创建一个包含2个子图的图表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含2个子图的图表
fig, ax = plt.subplots(1, 2)

# 在第一个子图中画一个sin函数曲线
ax[0].plot(x, np.sin(x))

# 在第二个子图中画一个cos函数曲线
ax[1].plot(x, np.cos(x))

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们调用了subplot函数创建了一个包含1行2列的子图，然后分别在第一个子图和第二个子图中画了一个sin函数曲线和一个cos函数曲线。

问题2：为什么使用ax[0,0]或ax[0,1]会报错？

回答：在创建多个子图时，我们可以使用一个二维的数组来引用每个子图，例如ax[0,0]表示第1行第1列的子图，ax[0,1]表示第1行第2列的子图。但是，在这个例子中，我们调用了plt.subplots(1, 2)函数创建了一个包含1行2列的子图，因此ax是一个长度为2的一维数组，不能使用二维的索引方式。正确的方式是使用ax[0]和ax[1]来引用第一个子图和第二个子图，例如：

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize = (16, 6))
sns.barplot('SibSp', 'Survived', data = data, ax = ax[0])
ax[0].set_title('The barplot of SibSp and Survived')
sns.factorplot('SibSp', 'Survived', data = data, ax = ax[1])
ax[1].set_title('The factorplot between SibSp and Survived')

问题3：为什么subplot函数只能是1,2？2,3或者3,3都会报错？

回答：subplot函数可以创建任意行列的子图，不一定只能是1行2列。例如，我们可以创建一个包含2行3列的子图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含2行3列的子图
fig, ax = plt.subplots(2, 3)

# 在第1行第1列的子图中画一个sin函数曲线
ax[0, 0].plot(x, np.sin(x))

# 在第1行第2列的子图中画一个cos函数曲线
ax[0, 1].plot(x, np.cos(x))

# 在第1行第3列的子图中画一个tan函数曲线
ax[0, 2].plot(x, np.tan(x))

# 在第2行第1列的子图中画一个log函数曲线
ax[1, 0].plot(x, np.log(x))

# 在第2行第2列的子图中画一个exp函数曲线
ax[1, 1].plot(x, np.exp(x))

# 在第2行第3列的子图中画一个sqrt函数曲线
ax[1, 2].plot(x, np.sqrt(x))

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个包含2行3列的子图，并在每个子图中画了一个不同的函数曲线。