循环中的Matplotlib子图例

是指在使用Matplotlib库进行数据可视化时，通过循环创建多个子图，并为每个子图添加独立的图例。

Matplotlib是一个Python的数据可视化库，可以用于绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等。子图是指在一个整体图像中划分出多个小的图像区域，每个子图可以独立设置其内容和样式。

在循环中创建多个子图时，可以使用Matplotlib的subplot函数来指定子图的位置和大小。然后，可以在每个子图中绘制相应的数据，并为每个子图添加独立的图例。

子图例可以用于标识每个子图中不同数据系列的含义。例如，在一个折线图中，可以使用子图例来表示不同曲线的含义，使得读者能够更好地理解图表中的数据。

以下是一个示例代码，演示了如何在循环中创建多个子图，并为每个子图添加独立的图例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含3个子图的图像
fig, axs = plt.subplots(3)

# 循环遍历每个子图
for i, ax in enumerate(axs):
    # 在每个子图中绘制相应的数据
    x = [1, 2, 3]
    y = [i+1, i+2, i+3]
    ax.plot(x, y, label=f'Line {i+1}')
    
    # 为每个子图添加独立的图例
    ax.legend()

# 显示图像
plt.show()

在上述示例代码中，我们创建了一个包含3个子图的图像，并使用循环遍历每个子图。在每个子图中，我们绘制了一条折线，并使用label参数为每条折线指定一个标签。然后，通过调用ax.legend()方法为每个子图添加独立的图例。

对于循环中的Matplotlib子图例，腾讯云并没有特定的产品或链接来推荐。然而，腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，如云服务器、云数据库、人工智能等，可以帮助用户构建和管理云计算环境。您可以访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多信息。