上述的图我要他们在同一张图内，而不是两个子图

非常抱歉，我之前的回答理解错误。如果你希望得分图和累计贡献率图在同一张图内，可以按照以下方式进行修改：

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算累计贡献率
cumulative_var = np.cumsum(featValue) / np.sum(featValue)

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制得分图散点样式
plt.scatter(range(1, df.shape[1] + 1), featValue, marker='s', color='b', label='Score')

# 绘制累计贡献率折线样式
plt.plot(range(1, df.shape[1] + 1), cumulative_var, marker='o', color='r', label='Cumulative Contribution Rate')

# 设置标题和轴标签
plt.title("Score and Cumulative Contribution Rate")
plt.xlabel("Factors")
plt.ylabel("Value")

# 添加网格线
plt.grid()

# 添加图例
plt.legend()

# 展示图形
plt.show()

这样就可以得到一个包含得分图的散点样式和累计贡献率图的折线样式的同一张图。你可以根据需要自定义散点图和折线图的样式，比如更改标记符号、颜色等。

相关问题

在同一张图中分别绘制两张散点子图python

在 Python 中，使用 Matplotlib 库可以在同一张图中分别绘制两张散点图。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
x1 = np.random.rand(50)
y1 = np.random.rand(50)

x2 = np.random.rand(50)
y2 = np.random.rand(50)

# 创建画布，并分割成 1 行 2 列的子图
fig, ax = plt.subplots(1, 2)

# 在第一个子图中绘制散点图
ax[0].scatter(x1, y1, color='red')
ax[0].set_title('Group 1')

# 在第二个子图中绘制散点图
ax[1].scatter(x2, y2, color='blue')
ax[1].set_title('Group 2')

# 显示图形
plt.show()

这段代码生成了两组随机数据，并使用 `plt.subplots()` 函数创建了一个包含 1 行 2 列的画布。接着，在第一个子图中使用 `ax[0].scatter()` 函数绘制了一个散点图，并使用 `ax[0].set_title()` 函数添加了一个标题。在第二个子图中也使用类似的方式绘制了另一个散点图。最后使用 `plt.show()` 函数显示了图形。运行代码后会生成一个包含两个散点图的图形。

Matplotlib 的 subplot 函数可以在同一图中绘制多个子图的作用

是的，Matplotlib 的 subplot 函数可以在同一图中绘制多个子图。它的作用是将一张大图分割成多个小图，每个小图可以用不同的方式呈现数据。这样做的好处是可以在同一张图中比较不同的数据，方便查看和分析。subplot 函数的语法如下：

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) 

其中，nrows 和 ncols 分别表示子图的行数和列数，index 表示当前子图的位置。可以使用这些参数来创建多个子图，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制两个子图
plt.subplot(1, 2, 1)   # 第一个子图
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

plt.subplot(1, 2, 2)   # 第二个子图
plt.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4])

plt.show()

这段代码会在同一张图中绘制两个子图，分别展示两组数据。