fig2 = plt.figure(num = 2,figsize = (12,3)) y2 = qldata_top20_md[resultcolname[1]] plt.bar(range(20),y1,align='edge',tick_label = qldata_top20_sl['city'],facecolor = 'red') plt.title('知友密度') for i,j in zip(range(20),y2): plt.text(i,0,'%.1f'%j,fontsize = 8)

这段代码是用于绘制柱状图，显示知友密度。首先创建一个名为fig2的图像对象，设置图像编号为2，大小为12x3。然后获取y2数据，该数据可能是从qldata_top20_md[resultcolname[1]]中获取的。接下来使用plt.bar函数绘制柱状图，设置x轴的范围为20，y轴数据为y1，对齐方式为边缘对齐，x轴刻度标签为qldata_top20_sl['city']，柱子的颜色为红色。然后设置图像的标题为'知友密度'。接下来使用plt.text函数在柱状图上方添加文字标注，位置为(i, 0)，内容为j的值（保留一位小数），字体大小为8。

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.二维线图绘制。在同一个窗口绘制4个子图，已知t=-3.8:3.8, 邮件阅视图 第一个子图绘制y1=cos(×),第二子图绘制 如=上 第三、第四个子图将y1和y2绘制在一起。

在Matplotlib库中，可以创建一个包含四个子图的二维线图，按照您的描述，首先我们需要导入必要的模块，比如`numpy`用于生成数据，以及`matplotlib.pyplot`用于绘图。以下是具体的步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义变量 t 和对应的函数值 y1 和 y2：

t = np.linspace(-3.8, 3.8, num=100)  # 创建等差数组
y1 = np.cos(t)  # y1 = cos(x)
y2 = np.sin(t)  # y2 = sin(x)

3. 创建一个包含四个子图的figure：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(9, 6))  # 2行2列的子图布局

4. 分别在每个子图上绘制 y1 和 y2：

# 第一列的第一个子图
axs[0, 0].plot(t, y1, label='y1')
axs[0, 0].set_title('子图1: y1 = cos(x)')
axs[0, 0].legend()

# 第二列的第一个子图
axs[1, 0].plot(t, y2, label='y2')
axs[1, 0].set_title('子图2: y2 = sin(x)')
axs[1, 0].legend()

# 第一行的第二个子图同时绘制 y1 和 y2
axs[0, 1].plot(t, [y1, y2], label=['y1', 'y2'])
axs[0, 1].set_title('子图3: y1 vs y2')
axs[0, 1].legend(['cos(x)', 'sin(x)'])

# 第二行的第二个子图也是同时绘制 y1 和 y2
axs[1, 1].plot(t, [y1, y2])
axs[1, 1].set_title('子图4: 同样 y1 vs y2')
axs[1, 1].legend(['cos(x)', 'sin(x)'])

# 整体显示所有子图
plt.tight_layout()  # 确保子图之间有合适的间距
plt.show()

这将会在一个窗口中展示四个相互独立又关联的子图，分别展示了 y1 和 y2 的单独变化以及它们之间的对比。