用matplotlib在同一画布绘制多个线

可以使用`plt.plot()`函数来在同一个画布上绘制多条线。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 绘制三条线
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.plot(x, y3, label='tan(x)')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Multiple Lines')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用`np.linspace()`函数生成一个包含100个点的等间距数组`x`，并分别计算出三个数组`y1`、`y2`和`y3`，分别代表三条线的y值。然后，我们用`plt.plot()`函数绘制这三条线，并在`label`参数中指定每条线的标签。最后，我们使用`plt.legend()`函数添加图例，并使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数添加x轴和y轴标签，使用`plt.title()`函数添加标题。最后，我们使用`plt.show()`函数显示图形。

相关问题

python将多图绘制在同一画布中

要将多个图绘制在同一画布中，你可以使用matplotlib库。下面是一个简单的示例代码，它展示了如何将两个图绘制在同一画布中：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一个图
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')

# 绘制第二个图
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')

# 添加图例
ax.legend()

# 展示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用numpy库生成了两个函数的数据。然后，我们使用matplotlib库创建了一个画布，并使用plt.subplots()函数创建了一个包含单个子图的画布。

接着，我们使用plot()函数在第一个子图中绘制了第一个函数。然后，我们再次使用plot()函数在同一个子图中绘制了第二个函数。在每个plot()函数调用中，我们都使用了label参数来为每个函数添加标签。

最后，我们使用legend()函数添加了一个图例，并使用show()函数展示了图形。

如果你想要将更多的图绘制在同一画布中，可以使用类似的方法，在同一个子图中多次调用plot()函数即可。

matplotlib绘制多条线

在同一张图中，应该怎么做？

要在同一张图中绘制多条线，可以使用 matplotlib 的 subplot 函数来创建多个子图，每个子图绘制一条线。具体步骤如下：

1. 创建画布和子图

   import matplotlib.pyplot as plt

   fig, ax = plt.subplots()

2. 绘制第一条线

   x1 = [1, 2, 3, 4]
   y1 = [1, 4, 9, 16]
   ax.plot(x1, y1, label='line 1')

3. 绘制第二条线

   x2 = [1, 2, 3, 4]
   y2 = [2, 5, 10, 17]
   ax.plot(x2, y2, label='line 2')

4. 添加图例和标签

   ax.legend()
   ax.set_xlabel('x')
   ax.set_ylabel('y')
   ax.set_title('Multiple Lines')

5. 显示图形

   plt.show()

注意：在第二步和第三步中，调用 `ax.plot` 函数绘制线时，指定了每个线的标签，用于显示图例。在第四步中，调用 `ax.legend` 函数显示图例，调用 `ax.set_xlabel` 和 `ax.set_ylabel` 函数设置坐标轴标签，调用 `ax.set_title` 函数设置图形标题。