如何利用Python的matplotlib库绘制包含多个子图的复合图表，以展示不同数据集的对比？请提供具体的代码示例。

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参考资源链接：[Matlab与Python数据可视化实战：五个入门级代码示例](https://wenku.csdn.net/doc/6858p0202q?spm=1055.2569.3001.10343)

在数据可视化中，复合图表（也称为子图）是一种非常有用的工具，它可以让你在一个图表中展示多个独立的数据集。在Python中，matplotlib库提供了灵活的方式来创建子图。以下是一个示例，展示了如何使用matplotlib绘制包含两个子图的复合图表，对比两个不同数据集的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

# 创建一个2行1列的子图布局
fig, axs = plt.subplots(2)

# 在第一个子图中绘制第一个数据集
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('sin(x)')

# 在第二个子图中绘制第二个数据集
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('cos(x)')

# 共享x轴
fig.subplots_adjust(hspace=0.3)  # 调整子图间距

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们首先导入了matplotlib.pyplot和numpy库。然后，我们创建了两个数据集：`y1`是x的正弦值，`y2`是x的余弦值。接着，我们使用`subplots()`函数创建了一个2行1列的子图布局，`axs`是一个包含子图轴对象的数组。我们分别在两个子图中绘制了两个数据集，并设置了各自的标题。通过`subplots_adjust()`函数，我们可以调整子图之间的间距以获得更好的视觉效果。最后，使用`plt.show()`函数显示出最终的复合图表。

掌握了如何使用子图进行数据对比后，你将能够更加清晰地展示和分析多组数据。如果你希望进一步深入了解子图的高级用法和更多数据可视化技巧，请参考这份资料：《Matlab与Python数据可视化实战：五个入门级代码示例》。这份资源不仅提供了当前问题的解决方案，还包含了大量的实战案例和深入解析，助你在数据可视化领域更进一步。

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