plot 多条曲线在一个画布里

当我们需要在一个画布里绘制多条曲线时，可以使用 `plt.plot()` 函数多次调用。下面是一个示例代码，演示如何在一个画布里绘制三条曲线：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 绘制第一条曲线
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')

# 绘制第二条曲线
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')

# 绘制第三条曲线
plt.plot(x, y3, label='tan(x)')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们使用了 `np.linspace()` 函数生成了一个包含 100 个点的数组 `x`，然后分别计算了三条曲线的 `y` 值。接着，我们使用 `plt.plot()` 函数三次调用，绘制了三条曲线，并分别在 `label` 参数中指定了标签。最后，我们使用 `plt.legend()` 函数添加了图例，并使用 `plt.show()` 函数显示了图像。

希望这个示例代码对您有所帮助！

相关问题

R语言二十条曲线一个画布

在R语言中，可以使用"一次plot() 多次lines()"的方法，在一个画布里绘制多条曲线。为了在一个画布中画出20条曲线，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，创建一个向量x，用来表示横坐标的取值范围。可以使用seq()函数生成一个等差数列，如x <- seq(1, 10, by = 0.5)。
2. 然后，创建多个向量y1, y2, y3, ..., y20，分别表示每条曲线的纵坐标值。根据你的需求选择不同的函数来生成这些向量，例如y1 <- 1/x, y2 <- sin(x), y3 <- exp(-x)，依此类推。
3. 接下来，使用plot()函数创建一个画布，设置好x轴和y轴的标签，以及其他的绘图参数。例如plot(x, y1, type = "l", col = "red", xlab = "x", ylab = "y")，表示以红色的线条绘制y1和x之间的关系。
4. 最后，使用lines()函数来逐个绘制剩余的曲线，例如lines(x, y2, col = "green")，表示以绿色的线条绘制y2和x之间的关系。依此类推，绘制所有的曲线。

注意，以上步骤中的函数和参数只是示例，你可以根据自己的需求来选择合适的函数和参数来绘制曲线。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言同时3条曲线到一个画布](https://blog.csdn.net/sanqima/article/details/114015651)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [ggplot2：数据分析与图形艺术](https://download.csdn.net/download/ministep/9845378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matplotlib在仅有的一张画布上，显示50条曲线

可以使用Matplotlib的subplot函数来实现在同一张画布上显示多个子图（即曲线）。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成50条随机曲线的数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.random.randn(50, 100)

# 创建一个大小为（10,10）的画布，并将其分成50行1列的子图
fig, axs = plt.subplots(50, 1, figsize=(10, 10), sharex=True)

# 在每个子图上绘制曲线
for i in range(50):
    axs[i].plot(x, y[i])

plt.show()

这段代码会生成一个大小为（10,10）的画布，并将其分成50行1列的子图。然后在每个子图上绘制一条曲线。注意`sharex=True`参数表示所有子图共享x轴，这样可以避免每个子图都显示x轴标签和刻度。最后调用`plt.show()`来显示整个画布。