怎样将两个模型生成的plt图结合在一起

要将两个模型生成的plt图结合在一起，通常意味着你需要在同一张图上展示这两个模型的结果，以便于比较它们。这可以通过Python的matplotlib库来实现，下面是一个简单的步骤介绍：

1. 首先确保你已经安装了matplotlib库，如果未安装，可以通过pip安装：

pip install matplotlib

2. 导入必要的模块，并分别生成两个模型的plt图。这通常涉及到创建图形（figure）和轴（axes），然后在轴上绘制图形元素。

3. 使用`plt.figure()`创建一个新的图形，然后使用`plt.subplot()`（或`plt.axes()`）创建多个轴对象，每个轴对象可以用来绘制一个模型的结果。

4. 在每个轴上绘制相应模型的图形，可以是线图、散点图等。

5. 使用`plt.legend()`添加图例，以便区分两个模型。

6. 最后使用`plt.show()`显示最终的图形。

下面是一个简单的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有两个模型的输出数据
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [3, 4, 6, 8, 10]

# 创建一个新的图形
plt.figure()

# 在图形上创建第一个轴，并绘制第一个模型的结果
ax1 = plt.subplot(121)  # 创建第一个轴，表示1行2列的第1个位置
ax1.plot(x1, y1, label='模型1')
ax1.legend()  # 添加图例

# 在图形上创建第二个轴，并绘制第二个模型的结果
ax2 = plt.subplot(122)  # 创建第二个轴，表示1行2列的第2个位置
ax2.plot(x2, y2, label='模型2')
ax2.legend()  # 添加图例

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含两个子图的图形，每个子图展示了不同模型的结果。