import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')补全代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1,101)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) # 创建一个2x2的子图，设置整个图的大小为10x8

ax1 = axes[0][0] # 第1个子图
ax2 = axes[0][1] # 第2个子图
ax3 = axes[1][0] # 第3个子图
ax4 = axes[1][1] # 第4个子图

ax1.plot(nums, nums) # 在第1个子图上画y=x的直线
ax2.plot(nums, -nums) # 在第2个子图上画y=-x的直线
ax3.plot(nums, nums**2) # 在第3个子图上画y=x^2的曲线
ax4.plot(nums, np.log(nums)) # 在第4个子图上画y=ln(x)的曲线

plt.savefig('pandas01.png') # 保存图片

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) ....... plt.savefig('pandas02.png'),完善这段python代码,使其能输出y=x*x图像。

好的，下面是完善后的代码，可以绘制y=x*x图像并保存为pandas02.png文件：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x和y的值
x = np.arange(1, 101)
y = x * x

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("y=x*x")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")

# 显示图像
plt.show()

# 保存图像
plt.savefig('pandas02.png')

运行后可以得到一个y=x*x的图像，并且保存为pandas02.png文件。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

下面是完整代码，使用 `plt.subplots()` 函数创建了一个 2 行 2 列的子图布局，返回值 `fig` 是整个图像，`axes` 是每个子图对象的数组，可以通过索引访问每个子图对象，然后在每个子图对象上分别绘制对应的图形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1, 101)

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

ax1 = axes[0, 0]
ax2 = axes[0, 1]
ax3 = axes[1, 0]
ax4 = axes[1, 1]

ax1.plot(nums, nums)
ax2.plot(nums, -nums)
ax3.plot(nums, nums ** 2)
ax4.plot(nums, np.log(nums))

plt.savefig('pandas01.png')

运行代码后，会生成一个名为 `pandas01.png` 的图片文件，包含四个子图，分别是 $y=x$，$y=-x$，$y=x^2$ 和 $y=\ln x$。