使用matplotlib怎么在一张图片中绘制两个不重叠的正弦函数

你可以使用 `numpy` 生成两个不同的正弦函数，然后使用 `matplotlib` 绘制它们。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正弦函数数据
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2*x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='sin(2x)')

# 添加图例和坐标轴标签
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用 `numpy` 生成了两个正弦函数 `y1` 和 `y2`，然后使用 `matplotlib` 绘制了它们。`plt.plot()` 函数会绘制一条线，并将其添加到当前图像中。我们可以使用 `label` 参数为每条线添加标签。最后，我们添加了图例和坐标轴标签，并使用 `plt.show()` 函数显示图像。

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使用matplotlib怎么在一张图片中绘制两个不重叠的正弦函数，他们的水平线不同

可以使用`subplot`方法在同一张图片中创建两个不重叠的子图，并在每个子图中绘制一个正弦函数。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(x - np.pi/2)

# 创建画布和子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)

# 在第一个子图中绘制正弦函数
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('sin(x)')

# 在第二个子图中绘制正弦函数
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title('sin(x - pi/2)')

# 设置子图之间的间距
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，即可在一张图片中绘制两个不重叠的正弦函数，它们的水平线不同。效果如下图所示：


matplot 连续绘制两个图片，并为每一个图片添加title，xlabel和ylabel，上下图片留有空间，避免文字重叠

要在 Matplotlib 中连续绘制多个图片，并为每个图片添加标题、x轴标签和y轴标签，同时上下图片留有空间，可以使用 `subplots()` 函数创建多个子图，并使用 `tight_layout()` 函数调整子图之间的距离。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个 2 行 1 列的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 1)

# 在第一个子图上绘制正弦函数
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_title("Sine Function")
axs[0].set_xlabel("x")
axs[0].set_ylabel("y")

# 在第二个子图上绘制余弦函数
y = np.cos(x)
axs[1].plot(x, y)
axs[1].set_title("Cosine Function")
axs[1].set_xlabel("x")
axs[1].set_ylabel("y")

# 调整子图之间的距离
fig.tight_layout(pad=2)

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们创建了一个包含两个子图的画布，并在第一个子图上绘制了正弦函数，为其添加了标题 "Sine Function"，x轴标签 "x" 和 y轴标签 "y"。然后，我们在第二个子图上绘制了余弦函数，并为其添加了标题 "Cosine Function"，x轴标签 "x" 和 y轴标签 "y"。最后，我们使用 `tight_layout()` 函数调整子图之间的距离，使得上下图片留有空间，并使用 `pad` 参数设置子图之间的间距。