plt.subplots(1, 3) 实现三图并排，ncols 控制横向排列而非 figsize；axes 为一维数组，2×2 网格则为二维；tight_layout() 防重叠；共享坐标轴需显式设 sharex/sharey=True，否则无效。
用 plt.subplots() 创建多图并排布局，核心是控制 ncols 和 nrows
默认横向排布靠的是设 ncols，不是靠 figsize 拉宽——后者只缩放单个子图，不改变排列结构。比如要并排 3 张图，直接写 plt.subplots(1, 3)，第一个参数是行数，第二个是列数；写成 (3, 1) 就变竖排了。
常见错误：传参顺序记反，写成 subplots(3, 1) 却想要横着排；或者漏掉逗号，写成 subplots(1 3) 直接报 SyntaxError。
-
fig, axes = plt.subplots(1, 3)返回的axes是一维数组，可直接用axes[0]、axes[1]等索引 - 如果画 2×2 网格，
axes变成二维，得用axes[0, 0]、axes[1, 1]访问，别硬套一维下标 - 想让每张图尺寸一致又紧凑，加
fig.tight_layout()，否则标题/标签容易重叠或被截断
共享坐标轴时，sharex/sharey 参数不能只设一半
比如四张图纵坐标范围差不多，想共用 Y 轴刻度，必须显式写 sharey=True；只写 sharex=True 而忽略 sharey，Y 轴还是各自独立缩放，看着像没共享。
典型现象：上下两张图 Y 轴数值范围差很大，但你以为开了 sharey 就自动对齐了——其实没开，或者开了但没生效（比如在 Jupyter 中反复运行 cell 没重启内核，旧 figure 残留干扰）。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 共享后，只有最左边（
sharey）或最下边（sharex）的轴显示刻度和标签，其余隐藏，这是正常行为 - 若需所有子图都显示 Y 轴标签，别用
sharey，改用手动统一set_ylim()和set_ylabel() -
sharex='col'或sharey='row'是进阶用法，仅在多行多列时按行列局部共享，但兼容性注意：Matplotlib ValueError: Unknown sharex value 'col'
往每个子图里画图，别直接用 plt.plot()，要用 axes[i].plot()
很多人习惯写 plt.plot(x, y)，但在 subplots 下这会把线画到当前「活跃」的子图上，而这个活跃状态不可控——尤其循环绘图时容易串图，A 的数据画到了 B 的坐标系里。
错误现场：for 循环里没指定 axes[i]，结果所有曲线堆在第一个子图，其余空白；或者用了 plt.subplot() 混搭 subplots()，导致 plt.gca() 返回错对象。
- 正确做法：明确调用
axes[0].plot(x1, y1)、axes[1].scatter(x2, y2)，哪怕只有一张图也养成这个习惯 - 如果
axes是二维（如(2, 2)），用axes.flat[i]可以当一维遍历，比嵌套 for 更简洁 - 避免混用
plt.xxx()和ax.xxx()：前者操作全局状态，后者操作具体对象，混用易出竞态
中文标签显示不了？不是字体问题，是 plt.rcParams 没关掉 usetex
即使装了中文字体、设置了 font.sans-serif，图里标题/坐标轴仍是方块，大概率是因为 plt.rcParams['text.usetex'] = True 在起作用——它强制走 LaTeX 渲染，而默认没配中文 LaTeX 支持。
这个配置常被隐藏在配置文件或早期 notebook cell 里，不容易发现；一旦开启，所有文本（包括 ax.set_title('测试')）都会尝试用 TeX 解析，失败就回退成方框。
- 检查方式：打印
plt.rcParams['text.usetex']，如果是True，立刻设为False - 顺手加上
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS', 'DejaVu Sans']，覆盖系统默认字体栈 - Mac 用户注意：
'Helvetica Neue'不支持中文，别把它放在列表最前
子图多了以后，每个 ax 上的 tick_params、grid、spines 设置容易漏，与其逐个写，不如用 for ax in axes.flat: 统一处理——这点容易被跳过，但省事且防错。
