Fig.add_subplot(111)与Fig.add_subplot(1,1,1)一样，111只是subplot网格参数，只是编码为单个整数。

要选择n*m网格中的第k个子图，你可以这样做:fig.add_subplot(n, m, k)。

这些是编码为单个整数的子图网格参数。例如，“111”表示“1x1格，第一个子图”，“234”表示“2x3格，第四个子图”。

add_subplot(111)的替代形式是add_subplot(1,1,1)。

康斯坦丁的答案是正确的，但更多的背景知识，这种行为继承自Matlab。

Matlab行为在Matlab文档的图设置-每个图显示多个图部分中有解释。

Subplot (m,n,i)将图形窗口分解为m × n的小矩阵 Subplots并为当前plot选择ithe子plot。故事情节 编号沿着图形窗口的第一行，然后是第二行 行，等等。

add_subplot()方法有几个调用签名:

Add_subplot (nrows, ncols, index， **kwargs) * * kwargs add_subplot (pos) add_subplot (ax) Add_subplot() <——从3.1.0开始

调用1和2:

调用1和2彼此实现相同的功能(在一定限度内，将在下面解释)。可以把它们看作是首先用前2个数字(2x2, 1x8, 3x4等)指定网格布局，例如:

f.add_subplot(3,4,1) 
# is equivalent to:
f.add_subplot(341)

两者都产生了3行4列的(3 x 4 = 12)子图排列。每次调用中的第三个数字表示要返回哪个轴对象，从左上角的1开始，向右递增。

这段代码说明了使用调用2的限制:

#!/usr/bin/env python3
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_and_text(axis, text):
  '''Simple function to add a straight line
  and text to an axis object'''
  axis.plot([0,1],[0,1])
  axis.text(0.02, 0.9, text)

f = plt.figure()
f2 = plt.figure()

_max = 12
for i in range(_max):
  axis = f.add_subplot(3,4,i+1, fc=(0,0,0,i/(_max*2)), xticks=[], yticks=[])
  plot_and_text(axis,chr(i+97) + ') ' + '3,4,' +str(i+1))

  # If this check isn't in place, a 
  # ValueError: num must be 1 <= num <= 15, not 0 is raised
  if i < 9:
    axis = f2.add_subplot(341+i, fc=(0,0,0,i/(_max*2)), xticks=[], yticks=[])
    plot_and_text(axis,chr(i+97) + ') ' + str(341+i))

f.tight_layout()
f2.tight_layout()
plt.show()

你可以看到，LHS上的调用1可以返回任何轴对象，而RHS上的调用2只能返回索引= 9的子图j)， k)和l)使用这个调用无法访问。

例如，它从文档中说明了这一点:

Pos是一个三位数的整数，第一个数字是行数，第二个数字是列数，第三个数字是子图的索引。例如，fig.add_subplot(235)与fig.add_subplot(2,3,5)相同。注意，所有整数必须小于10才能使该形式生效。

叫3

在极少数情况下，可以使用单个参数调用add_subplot，即在当前图中已经创建但不在图的轴列表中的子图轴实例。

调用4(自3.1.0起):

如果没有传递位置参数，默认为(1,1,1)。

例如，在问题中重现fig.add_subplot(111)调用。这实际上设置了一个1 x 1的子图网格，并返回网格中的第一个(也是唯一的)轴对象。

我认为这可以用下面的图片来解释:

要初始化上面的代码，可以输入:

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig.add_subplot(221)   #top left
fig.add_subplot(222)   #top right
fig.add_subplot(223)   #bottom left
fig.add_subplot(224)   #bottom right 
plt.show()

我的解决方案是

fig = plt.figure()
fig.add_subplot(1, 2, 1)   #top and bottom left
fig.add_subplot(2, 2, 2)   #top right
fig.add_subplot(2, 2, 4)   #bottom right 
plt.show()