python如何保留只绘制一条折线

要在Python中绘制一条折线，可以使用matplotlib库中的plot()函数。首先需要导入matplotlib库，然后使用plot()函数传入一组x轴和y轴的坐标值，就可以绘制出一条折线了。

下面是一个绘制一条折线的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴坐标值
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# y轴坐标值
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线
plt.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，x和y分别是一组x轴坐标值和y轴坐标值，使用plot()函数将它们绘制成一条折线，并使用show()函数显示图形。注意，这里只绘制了一条折线，如果要绘制多条折线，可以多次调用plot()函数即可。

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python同时绘制多条折线，10行3列随机数，每个都介于[20,50)区间内，绘制3条折线图，每列数据对应一条折线图

在Python中，你可以使用matplotlib库来同时绘制多条折线图。首先，你需要生成10行3列的随机数，然后将每一列的数据作为一条折线的Y轴值。以下是示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成10行3列的随机数
data = np.random.randint(low=20, high=50, size=(10, 3))

# 分别提取每列数据作为Y轴
lines = data.T

# 定义X轴范围（这里假设从0开始，按行数递增）
x = list(range(len(lines)))

# 绘制折线图
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(8, 12))  # 创建3个子图
for i, (ax, line) in enumerate(zip(axs.flat, lines)):
    ax.plot(x, line, label=f"Line {i+1}")  # 每列数据作为一条折线
    ax.set_title(f"Line {i+1} - Random Data", fontsize=14)  # 标题设置
    ax.legend()  # 添加图例
    ax.set_xlabel("Rows")  # X轴标签
    ax.grid(True)  # 显示网格

plt.tight_layout()  # 紧凑布局，防止子图之间有空隙
plt.show()

上述代码会生成三个子图，每个子图代表一列数据，折线图上的每个点是按照生成的随机数排列的。

用python写出同时绘制多条折线，10行3列随机数，每个都介于[20,50)区间内，绘制3条折线图，每列数据对应一条折线图

你可以使用Python的matplotlib库来创建这样的折线图。这里是一个简单的例子，展示了如何生成并绘制三行三列的随机折线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成10行3列的随机数据，范围在[20, 50)
data = np.random.randint(20, 50, size=(10, 3))

# 分别为每一列的数据创建一个新的子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(8, 6))

for i in range(3):  # 对于每一列
    for j in range(10):  # 对于每一行
        # 提取当前行i和列j的数据
        x = [j + k * 10 for k in range(len(data[j, i]))]
        y = data[j, i]

        # 绘制折线
        axs[i, j].plot(x, y, label=f"Line {i*3+j+1}")

        # 设置标题和坐标轴标签
        axs[i, j].set_title(f"Column {i+1}, Row {j+1}")
        axs[i, j].xaxis.set_tick_params(labelbottom=False)
        axs[i, j].yaxis.set_label_position("right")

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()