设置一个两行一列的子图，并将每个子图大小设置为（800,600），并为图中横纵坐标设置范围

可以使用 matplotlib 库来实现，下面是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置子图大小和布局
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 6))

# 设置第一幅子图的横纵坐标范围和标题
axes[0].set_xlim([0, 10])
axes[0].set_ylim([0, 20])
axes[0].set_title('Subplot 1')

# 设置第二幅子图的横纵坐标范围和标题
axes[1].set_xlim([0, 5])
axes[1].set_ylim([0, 50])
axes[1].set_title('Subplot 2')

# 显示图形
plt.show()

输出结果如下图所示：


相关问题

各区二手房数量和均价析,根据以下要求进行分析 （1）导入“最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx”文件中的数据，并设置中文字体。 （2）创建新画布，设置大小为(12, 6)。 （3）将数据按所在区分组，并使用size()函数获取每个分组的统计个数；然后，创建一行一列的子图ax1，以统计个数的行标签为x轴数据、数值为y轴数据、颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图，并设置y轴标题、图例和图表标题。 （4）将数据按所在区分组，并将分组数据的单价列按均值聚合，然后使用twinx()函数创建一个共享x轴的子图ax2，以均值为y轴数据、蓝色点画线星号为线条样式绘制折线图，并设置y轴标题、图例和每个数据的文本标签。

很抱歉，作为 AI，我没有本地环境来处理数据。但是我可以给你提供一些思路，希望对你有帮助。

首先，你需要使用 Pandas 库来导入数据，并设置中文字体。代码如下：

import pandas as pd
from matplotlib import font_manager

# 设置中文字体
font = font_manager.FontProperties(fname='./msyh.ttf')

# 导入数据
data = pd.read_excel('最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx')

其次，你需要创建一个大小为(12, 6)的新画布，并将数据按所在区分组，并使用size()函数获取每个分组的统计个数。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 6))

# 按所在区分组并统计个数
grouped = data.groupby('区')['小区名称'].size()

接着，你需要创建一个子图ax1，并以统计个数的行标签为x轴数据、数值为y轴数据、颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图，并设置y轴标题、图例和图表标题。代码如下：

# 创建子图ax1
ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# 绘制柱状图
ax1.bar(grouped.index, grouped.values, color=(0.894, 0, 0.498))

# 设置y轴标题
ax1.set_ylabel('数量', fontproperties=font)

# 设置图例
ax1.legend(['数量'], loc='upper left', prop=font)

# 设置图表标题
ax1.set_title('各区二手房数量', fontproperties=font)

最后，你需要将数据按所在区分组，并将分组数据的单价列按均值聚合，然后使用twinx()函数创建一个共享x轴的子图ax2，以均值为y轴数据、蓝色点画线星号为线条样式绘制折线图，并设置y轴标题、图例和每个数据的文本标签。代码如下：

# 按所在区分组并计算单价均值
price_mean = data.groupby('区')['单价(元/平米)'].mean()

# 创建共享x轴的子图ax2
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制折线图
ax2.plot(price_mean.index, price_mean.values, 'b-*')

# 设置y轴标题
ax2.set_ylabel('均价(元/平米)', fontproperties=font)

# 设置图例
ax2.legend(['均价'], loc='upper right', prop=font)

# 设置每个数据的文本标签
for a, b in zip(price_mean.index, price_mean.values):
    ax2.text(a, b, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=10, fontproperties=font)

这样，你就可以得到各区二手房数量和均价的柱状图和折线图了。

python画两个子图纵向排列并修改子图的大小，子图都为折线图

可以使用matplotlib库来实现这个需求。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建画布
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))

# 创建第一个子图
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('Sin(x)')

# 创建第二个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title('Cos(x)')

# 修改子图大小
ax1.set_position([0.1, 0.55, 0.8, 0.4])  # [left, bottom, width, height]
ax2.set_position([0.1, 0.1, 0.8, 0.4])

# 显示图形
plt.show()

解释一下代码中的几个关键步骤：

1. 通过`fig = plt.figure(figsize=(8, 8))`创建一个大小为8x8的画布。
2. 通过`fig.add_subplot(2, 1, 1)`创建第一个子图，其中`(2, 1, 1)`表示将画布分成2行1列，并在第1个位置绘制子图。
3. 通过`ax1.set_position([0.1, 0.55, 0.8, 0.4])`修改第一个子图的位置和大小，其中`[left, bottom, width, height]`表示子图左边缘、下边缘、宽度和高度的比例。
4. 通过类似的方法创建第二个子图，并修改其位置和大小。
5. 最后通过`plt.show()`将图形显示出来。

运行这段代码，你会得到一个包含两个折线图的画布，其中第一个子图为sin(x)，第二个子图为cos(x)，两个子图垂直排列，且第一个子图比第二个子图高。