vscode下绘制曲线、子图方式绘制电影票房条形图 绘制四根曲线，9个刻度标签；使用子图方式绘制电影票房条形图； 使用子图绘制方式，将这两个图绘制在一个画板上；

在Visual Studio Code (VSCode) 中，通常我们会借助于数据可视化库如Matplotlib或Plotly.js来绘制图表，特别是Python用户可以使用matplotlib。以下是两个步骤来实现你所描述的需求：

1. **单图绘制**
- **曲线图**：如果你正在处理的是Python项目，可以在VSCode内安装`python-matplotlib`插件，然后使用`plt.plot()`函数绘制曲线，例如：

     import matplotlib.pyplot as plt

     x = [0, 1, 2, 3, 4]
     y1 = [1, 4, 9, 16, 25]  # 第一根曲线的数据
     y2 = [8, 15, 24, 35, 48]  # 第二根曲线的数据

     plt.figure()  # 创建一个新的图形
     plt.plot(x, y1)
     plt.plot(x, y2)

     plt.xlabel('时间')  # x轴标签
     plt.ylabel('票房')  # y轴标签
     plt.title('电影票房曲线')
     plt.show()

2. **子图和条形图**
- **条形图**：使用`plt.subplot()`创建子图来绘制条形图。假设你有每个星期的票房数据，可以这样做：

     weeks = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五']
     box_office1 = [500, 700, 600, 900, 1000]  # 第一部电影票房
     box_office2 = [800, 1000, 1200, 1100, 1300]  # 第二部电影票房

     fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True)  # 创建一个包含两行一列的子图网格
     axs[0].bar(weeks, box_office1, label='电影A')
     axs[0].set_ylabel('票房')

     axs[1].bar(weeks, box_office2, label='电影B')
     axs[1].set_ylabel('票房')

     axs[1].legend()  # 显示图例
     plt.xticks(rotation=45)  # 标签旋转以便更好的阅读
     plt.tight_layout()  # 紧凑布局避免重叠

     plt.show()

**组合到一个画板**：
将上面两个代码段合并，你可以先创建一个大的画布，然后分别添加子图。

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8), sharex=True)

# 曲线图部分
axs[0, 0].plot(x, y1)
axs[0, 0].plot(x, y2)
axs[0, 0].set_title('曲线图')

# 条形图部分
box_office1 = ...  # 电影A票房数据
box_office2 = ...  # 电影B票房数据
axs[0, 1].bar(weeks, box_office1)
axs[0, 1].bar(weeks, box_office2)

# 添加标题和调整布局
fig.suptitle('电影票房分析')
plt.show()