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。

在数据可视化中，展示多个数据集的对比是一个常见的需求。matplotlib库提供了子图（subplots）的功能，能够让我们在一个图形窗口中展示多个图表。以下是如何使用matplotlib绘制包含多个子图的复合图表的示例代码：

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)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成模拟数据
x = np.linspace(0, 5, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建一个图形对象，并定义子图网格为2行2列
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在左上角的子图中绘制y1的折线图
axs[0, 0].plot(x, y1, label='sin(x)')
axs[0, 0].legend()

# 在右上角的子图中绘制y2的折线图
axs[0, 1].plot(x, y2, label='cos(x)')
axs[0, 1].legend()

# 在左下角的子图中绘制y1的散点图
axs[1, 0].scatter(x, y1, color='r', label='sin(x) points')
axs[1, 0].legend()

# 在右下角的子图中绘制y2的散点图
axs[1, 1].scatter(x, y2, color='b', label='cos(x) points')
axs[1, 1].legend()

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先导入了必要的matplotlib.pyplot和numpy库。我们生成了两组模拟数据y1和y2，分别用正弦和余弦函数表示。使用`plt.subplots()`创建了一个2x2的子图布局，然后在每个子图中使用不同的绘图命令（如`plot`和`scatter`）来绘制不同的数据集。每个子图都有自己的图例（`legend`），以便区分不同的数据线或点集。最后，通过调用`plt.tight_layout()`来自动调整子图参数，使图形布局更加紧凑美观，再通过`plt.show()`显示最终的复合图表。

通过以上步骤，我们能够清晰地在不同的子图中展示不同的数据集，并且通过颜色、图例等元素的使用，增强了图表的表达能力和对比效果。这对于分析和展示多组数据的分布和变化趋势非常有帮助。

如果你想深入学习更多关于数据可视化技巧，包括图表的设计、美化以及交互式可视化等内容，我推荐你阅读《Matlab与Python数据可视化实战：五个入门级代码示例》。这份资源不仅包含了上述的基础图表绘制方法，还提供了更多实际案例和高级技巧，帮助你在数据可视化领域达到更高的水平。

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)