识别Plotly中的子图

Plotly是一个用于数据可视化的开源库，它提供了丰富的绘图工具和交互功能。在Plotly中，子图是指将多个图表组合在一起以形成一个整体的图表。

子图可以通过将多个图表放置在一个布局中来创建。在Plotly中，可以使用make_subplots函数来创建子图布局。该函数接受参数来指定子图的行数、列数和子图位置。例如，以下代码创建了一个包含2行2列的子图布局：

import plotly.subplots as sp

fig = sp.make_subplots(rows=2, cols=2)

在这个例子中，fig是一个包含2行2列的子图布局。

子图布局中的每个子图都可以使用add_trace方法添加具体的图表类型，例如折线图、散点图等。以下代码示例在子图布局的第一个子图中添加了一个折线图：

fig.add_trace(go.Scatter(x=data['x'], y=data['y'], mode='lines'), row=1, col=1)

在这个例子中，go.Scatter是一个折线图的图表类型，data['x']和data['y']是折线图的x轴和y轴数据。

子图布局还可以通过update_layout方法来设置整体的布局样式，例如标题、轴标签等。以下代码示例设置了子图布局的标题：

fig.update_layout(title='My Subplots')

除了使用make_subplots函数创建子图布局外，还可以使用subplot方法创建单个子图。以下代码示例创建了一个包含两个子图的布局：

fig = sp.subplots(2, 1)

在这个例子中，fig是一个包含两个子图的布局。

总结起来，Plotly中的子图是通过将多个图表组合在一起形成一个整体的图表。可以使用make_subplots函数或subplot方法来创建子图布局，并使用add_trace方法添加具体的图表类型。通过update_layout方法可以设置整体的布局样式。

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