使用matplotlib优化下面的代码，绘制两个正弦函数图形，两个函数都是sin(2x)且水平线不重叠第一个函数所占面积的颜色全为淡紫色,第二个函数所占用面积颜色在y>0时为淡紫色,y<0时为肉粉色，函数线的颜色为蓝色，保证x，y轴都没有刻度。注意：可以使用的函数包括：fill_between、xlim、ylim、xticks、yticks、axes、plot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

以下是使用matplotlib绘制两个正弦函数图形的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 256
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n)
Y1 = np.sin(2 * X)
Y2 = np.sin(2 * X)

fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一个函数的线和填充
ax.plot(X, Y1, color='blue', linewidth=2)
ax.fill_between(X, 0, Y1, color='lavender')

# 绘制第二个函数的线和填充
ax.plot(X, Y2, color='blue', linewidth=2)
ax.fill_between(X, 0, Y2, where=(Y2>=0), color='lavender')
ax.fill_between(X, 0, Y2, where=(Y2<=0), color='pink')

# 设置x轴和y轴的范围和刻度
ax.set_xlim([-np.pi, np.pi])
ax.set_ylim([-1, 1])
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])

plt.show()

图像如下：


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使用matplotlib怎么在一张图片中绘制两个不重叠的正弦函数，他们的水平线不同

可以使用`subplot`方法在同一张图片中创建两个不重叠的子图，并在每个子图中绘制一个正弦函数。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(x - np.pi/2)

# 创建画布和子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)

# 在第一个子图中绘制正弦函数
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('sin(x)')

# 在第二个子图中绘制正弦函数
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title('sin(x - pi/2)')

# 设置子图之间的间距
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，即可在一张图片中绘制两个不重叠的正弦函数，它们的水平线不同。效果如下图所示：


使用matplotlib怎么在一张图片中绘制两个不重叠的正弦函数

你可以使用 `numpy` 生成两个不同的正弦函数，然后使用 `matplotlib` 绘制它们。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正弦函数数据
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2*x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='sin(2x)')

# 添加图例和坐标轴标签
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用 `numpy` 生成了两个正弦函数 `y1` 和 `y2`，然后使用 `matplotlib` 绘制了它们。`plt.plot()` 函数会绘制一条线，并将其添加到当前图像中。我们可以使用 `label` 参数为每条线添加标签。最后，我们添加了图例和坐标轴标签，并使用 `plt.show()` 函数显示图像。