怎样将两个模型生成的plt图在一张图上显示

要将两个模型生成的plt图在一张图上显示，可以使用Python的matplotlib库来实现。这通常涉及到使用子图（subplots）功能，这样可以在同一个画布上安排多个独立的图表。以下是一个简单的示例步骤，展示了如何将两张图绘制在同一张图上：

1. 首先导入matplotlib.pyplot模块。
2. 使用`subplots`函数创建一个画布和一组子图对象。你可以指定子图的数量和布局。
3. 对于每个模型生成的plt图，你可以调用`plot`函数，并指定要绘制的子图对象。
4. 最后使用`show`函数来显示最终的图像。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有两个模型生成的数据集
x_data1, y_data1 = [1, 2, 3], [2, 3, 4]  # 第一个模型的数据
x_data2, y_data2 = [1, 2, 3], [3, 4, 5]  # 第二个模型的数据

# 创建一个2x1的子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 8))

# 在第一个子图中绘制第一个模型的数据
axs[0].plot(x_data1, y_data1, 'r-')  # 使用红色实线
axs[0].set_title('Model 1')  # 给子图添加标题

# 在第二个子图中绘制第二个模型的数据
axs[1].plot(x_data2, y_data2, 'b-')  # 使用蓝色实线
axs[1].set_title('Model 2')  # 给子图添加标题

# 调整子图间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个2行1列的子图布局，然后分别在每个子图中绘制了不同模型的数据，并使用不同的颜色来区分。`plt.tight_layout()`用于自动调整子图参数，使之填充整个图像区域，避免标签和标题被裁剪。