在数据分析和可视化领域，`plt.subplots()` 是一个非常实用的函数，它能帮助我们快速创建图表布局。简单来说，`plt.subplots()` 可以一次性生成多个子图，让数据展示更加高效直观！✨

首先，导入必要的库：`import matplotlib.pyplot as plt`。接着，通过 `fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)` 创建一个 2x2 的子图网格。这里的 `nrows` 和 `ncols` 参数分别定义了行数和列数。💡

每个子图可以通过 `ax[i][j]` 访问并绘制内容。例如，在左上角的子图中添加一条折线图：`ax[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])`。完成绘图后，别忘了用 `plt.show()` 显示所有图表。🎉

`plt.subplots()` 不仅简化了多图绘制流程，还增强了代码的可读性和灵活性。无论是学术研究还是商业报告，它都是不可或缺的好帮手！📈🌟