我正在嘗試為不同的 mu 和 sigma 值繪制線圖（漂移布朗運(yùn)動(dòng)），我有一個(gè)函數(shù)可以迭代可能的 mu 值和可能的 sigma 值的列表，然后它應(yīng)該返回結(jié)果圖。問(wèn)題是我不確定如何使subplots返回所需的行數(shù)。我給了它正確的nrows，ncols但問(wèn)題出在索引上。有沒(méi)有人有辦法解決這個(gè)問(wèn)題？我在下面提供了代碼和錯(cuò)誤消息，# Drifted BM for varying values mu and sigma respectivelydef DriftedBMTest2(nTraj=50,T=5.0,dt=0.01,n=5, sigma = [0.1,1.0,2], mulist=[0,0.5,1,1.5], ValFSize=(18,14)):    nMu = len(mulist)    nSigma = len(mulist)    # Discretize, dt =  time step = $t_{j+1}- t_{j}$    dt = T/(n-1)    # Loop on different value sigma    for z in range(nSigma):         # Loop on different value Mu        for k in range(nMu):            n=int(T/dt)            x=np.zeros(n+1,float)            # Create plot space             temp = nSigma*nMu/2            plt.subplot(temp,2,k+1)            plt.title("Drifted BM $\sigma$={}, $\mu$={}".format(sigma[z],mulist[k]))             plt.xlabel(r'$t$')            plt.ylabel(r'$W_t$');            # Container for colours for each trajectory            colors = plt.cm.jet(np.linspace(0,1,nTraj))            # Generate many trajectories            for j in range(nTraj):                # Time simulation                # Add the time * constant(mu)                for i in range(n):                    x[i+1]=x[i]+np.sqrt(dt)*np.random.randn() + i*mulist[k]                # Scale Each Tradjectory                x = x * sigma[z]                # Plot trajectory just computed                plt.plot(np.linspace(0,T,n+1),x,'b-',alpha=0.3, color=colors[j], lw=3.0)DriftedBMTest2( sigma = [1,2], mulist=[-2,1] )然后我得到前兩個(gè)圖，但不是全部，以及下面的錯(cuò)誤。MatplotlibDeprecationWarning: Adding an axes using the same arguments as a previous axes currently reuses the earlier instance.  In a future version, a new instance will always be created and returned.  Meanwhile, this warning can be suppressed, and the future behavior ensured, by passing a unique label to each axes instance.抱歉，如果這是一個(gè)不好的問(wèn)題，我是 Python 新手，但我們將不勝感激。