plot的zorder参数怎么用

### 回答1：
zorder参数用于控制绘制顺序，即图层顺序，值越大的图层会覆盖在前面的图层上。在matplotlib中，zorder参数可以在绘制函数中设置。例如，如果要将一个曲线绘制在另一个曲线的前面，则可以将后面曲线的zorder值设置得比前面的曲线高。示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin', zorder=1)
plt.plot(x, y2, label='cos', zorder=2)

plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，y2（cos函数）的zorder值比y1（sin函数）的zorder值高，所以y2会被绘制在y1的前面。

### 回答2：
在Matplotlib中，zorder参数用于指定图形元素的绘制顺序，即决定哪个元素在前面以及哪个元素在后面。zorder数值越大，元素越显示在顶层。

使用zorder参数，可以在绘图过程中控制画布上不同元素的显示顺序。可以在绘制每个元素时指定zorder参数的值，较大的值将放置在较小的值之上。可以为每个元素指定一个不同的zorder值，以精确控制元素的显示位置。

例如，绘制折线图时，可以使用如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y1, color='blue', zorder=2)
plt.plot(x, y2, color='red', zorder=1)

plt.show()

在上述代码中，第一条折线的zorder值为2，第二条折线的zorder值为1。因此，第一条折线将显示在第二条折线的上方。

除了plot函数，其他Matplotlib绘图函数（如scatter、bar等）也可以通过指定zorder参数来控制显示顺序。在多个图层重叠的情况下，通过调整zorder参数可以确保图形元素的正确叠加。

值得注意的是，仅具有不同zorder值的元素才会受到zorder参数的影响。如果两个元素具有相同zorder值，默认绘制顺序将根据它们在代码中出现的顺序。

总之，zorder参数在Matplotlib中用于控制元素的叠加顺序，从而影响图形的显示效果。通过适当选择zorder值可以精细控制图形元素的显示顺序。