编写Python程序，使用numpy、pandas、matplotlib三个扩展库在一个画布中绘制4个子图，分别实现以下四个数学函数图形的绘制：f1(x) = sin(x)f2(x) = c

首先，你需要安装必要的库，如果你还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install numpy pandas matplotlib

接下来，你可以按照以下步骤编写Python程序来完成这个任务：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 函数定义
def f1(x):
    return np.sin(x)

def f2(x):
    # 由于c是一个常数，我们通常不会直接用在函数定义里。这里假设c=1作为示例
    # 实际应用中c应该有具体的数值或计算逻辑
    return x + 1  # 示例中的f2(x) 可以替换成其他形式

# 定义x的范围和步长
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y1 = f1(x)
y2 = f2(x)

# 创建一个新的figure，并设置为4行1列布局
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))

# 绘制每个子图
axs[0, 0].plot(x, y1, label='sin(x)')
axs[0, 0].set_title('Subplot 1: f1(x) = sin(x)')
axs[0, 0].legend()

axs[0, 1].plot(x, y2, label='f2(x) = x + 1')
axs[0, 1].set_title('Subplot 2: f2(x) = x + 1')

axs[1, 0].plot(x, np.cos(x), label='cos(x)')
axs[1, 0].set_title('Subplot 3: f3(x) = cos(x)')

# 如果你想让f2(x)也显示为cos(x)，需要重新定义它
# axs[1, 1].plot(x, f2(x), label='f2(x)')  # 这里使用cos(x)替换，实际应用需要f2的实际内容

# 最后调整子图间距，展示完成
plt.tight_layout()

plt.show()