matplotlib在将散点图和点线图作图在一个坐标轴上，怎么设置坐标轴

在Matplotlib中，如果你想在同一坐标系内同时绘制散点图和折线图，可以利用`ax.plot()`函数绘制折线图，`ax.scatter()`函数绘制散点图，并通过共享相同的`Axes`对象来实现。以下是基本步骤：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = x**2
y2 = np.sin(x)

# 创建一个新的图形
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y1, color='red', label='Scatter')  # 散点颜色和标签

# 绘制折线图
ax.plot(x, y2, color='blue', linestyle='--', label='Line')  # 线条样式和标签

# 设置共享坐标轴和添加图例
ax.legend()  # 添加图例
ax.set_xlabel('X-Axis')  # 设置x轴标签
ax.set_ylabel('Y-Axis')  # 设置y轴标签

# 如果需要，调整子图范围和标题
ax.set_xlim([0, 10])
ax.set_ylim([0, 1])

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`ax`是共享的，所以它们有相同的坐标范围。你可以根据需要调整坐标轴的刻度、限制范围等属性。

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python 科学作图

您可以使用 Python 中的 Matplotlib 库进行科学作图。Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图形的 Python 库，它可以绘制多种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图等等。

以下是一个简单的 Matplotlib 代码示例，用于绘制一条正弦曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成 x 坐标轴数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)

# 计算 y 坐标轴数据
y = np.sin(x)

# 绘制正弦曲线
plt.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()