在生成一个复杂的图表

在生成复杂的图表时，Matplotlib提供了丰富的功能和灵活性，可以帮助你满足各种复杂的需求。比如，你可以添加子图、饼图、热力图、3D图，甚至动画。下面是一个构建复杂图表的示例，例如包含两个子图和数据网格的图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建主图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))

# 子图1：折线图
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
ax1.plot(x, y1, label='Sine')
y2 = np.cos(x)
ax1.plot(x, y2, label='Cosine')
ax1.set_title('Subplot 1 - Sine and Cosine')
ax1.legend()

# 子图2：散点图和网格线
y3 = np.random.randn(50).cumsum()
x3 = np.arange(50)
ax2.scatter(x3, y3, color='r', marker='o')
ax2.grid(True)
ax2.set_title('Subplot 2 - Random Scatter with Grid')

# 整体调整
fig.tight_layout()

plt.show()

这个代码首先创建了一个包含两个子图的网格，然后分别在每个子图上绘制了相应的图形，并进行了适当的定制。`tight_layout()`函数用于调整各元素间距，使其看起来更整洁。