pycharm 生成figure只生成第一个

可能是因为您的代码中只生成了一个 `figure` 对象，而且没有保存它们。如果您想生成多个 `figure`，可以在代码中创建多个 `figure` 对象，并将它们保存在不同的变量中。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 第一个 figure
fig1 = plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('Figure 1')

# 第二个 figure
fig2 = plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4])
plt.title('Figure 2')

# 保存 figure
fig1.savefig('figure1.png')
fig2.savefig('figure2.png')

在这个例子中，我们创建了两个不同的 `figure` 对象，并将它们保存在 `fig1` 和 `fig2` 变量中。然后，我们可以使用 `savefig()` 方法将它们保存为图像文件，而不是在 PyCharm 中显示它们。

相关问题

用pycharm绘制雷达图

要在 PyCharm 中绘制雷达图，需要安装 matplotlib 库。可以使用以下命令在 PyCharm 中安装 matplotlib：

pip install matplotlib

然后，可以使用以下代码来绘制雷达图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [4, 3, 8, 6, 7]

# 计算角度
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(categories), endpoint=False)

# 将第一个分类的角度设置为0度
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

# 绘制图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, values, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, values, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, categories)
ax.grid(True)

# 显示图形
plt.show()

这个代码会生成一个简单的雷达图，其中 `categories` 定义了各个分类名称，`values` 定义了各个分类的值。可以根据需要修改这两个变量。

PyCharm中显示三维坐标系中绘制多个散点图

在PyCharm中，通常使用Matplotlib库来创建并展示二维或三维图形，包括散点图。如果你想要在三维坐标系中绘制多个散点图，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已安装matplotlib和numpy（如果还没安装可以使用`pip install matplotlib numpy`命令）。

2. 导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

3. 创建一个3D图像轴：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

4. 分别生成每个散点的数据。例如，假设你有两个数据集，`x_data`, `y_data`, 和 `z_data`：

x_data = np.random.rand(100)
y_data = np.random.rand(100)
z_data1 = np.sin(x_data) + y_data
z_data2 = np.cos(x_data) - y_data

5. 绘制两个散点图，分别对应于不同的颜色或标记：

ax.scatter(x_data, y_data, z_data1, c='r', label='Scatter 1') # 第一个散点图
ax.scatter(x_data, y_data, z_data2, c='b', label='Scatter 2') # 第二个散点图

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
ax.set_zlabel('Z Axis')
ax.legend()

plt.title('Multiple Scatter Plots in 3D')

6. 显示图形：

plt.show()