用anaconda编程：导入自制成绩表，划分一个子图，在右上角，占整个画布的4/9，绘制三条折线图，每条折线图的颜色，线性，数据标志均不相同，使用单独设置和fmt两种方式设置

在Anaconda环境中使用`matplotlib`创建这样的子图，可以采用`subplots`功能来分区画布。下面是一个具体的步骤：

1. 首先导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

2. 加载成绩数据：

df_scores = pd.read_csv('scores.csv')  # 假设数据在'scores.csv'文件中

3. 定义线条样式、颜色和数据标记：

styles = ['-', '--', '-.']  # 线型
colors = ['b', 'g', 'r']  # 颜色
markers = ['o', 's', '^']  # 数据标记

4. 划分主图和子图：

fig, ax_main = plt.subplots(figsize=(9, 6))  # 主图占据大部分空间
divider = make_axes_locatable(ax_main)  # 分割主图
ax_sub = divider.append_axes("top", size="4%", pad=0.1)  # 子图位于右上角，占据4/9

# 确保所有轴的X轴范围一致
xlim = df_scores['Time'].max() - df_scores['Time'].min()

# 将子图和主图共享X轴
ax_sub.xaxis.set_visible(False)  # 隐藏子图的X轴
ax_sub.get_shared_x_axes().join(ax_main, ax_sub)  # 调整X轴范围

5. 分别在子图上绘制三条折线图：

for i, col in enumerate(df_scores.columns[1:]):  # 假设除'时间'外有三个成绩列
    ax_sub.plot(df_scores['Time'], df_scores[col], style=styles[i], color=colors[i], marker=markers[i], linestyle=None,
                markersize=5, fmt=f'{colors[i]}{styles[i]}', label=col)  # 使用'fmt'设置标记形式

# 添加标题和图例
ax_sub.set_title('Subplot: Performance Over Time')
ax_sub.legend(loc='upper left')  
ax_sub.yaxis.tick_right()  # 右侧放置Y轴标签
ax_sub.yaxis.grid(True) 

# 根据需要调整子图的位置和边距
ax_sub.spines['top'].set_position(('axes', 1.04))  # 将顶部边框向上移动一点以避免覆盖主图的边界

6. 最后更新主图和显示图形：

ax_main.set_xlim(xlim)
plt.tight_layout()  # 自动调整子图和主图之间的间距
plt.show()