pythonn画四个折线图,在同一个界面,纵向排布

时间: 2024-03-06 14:51:51 浏览: 20
好的,您可以使用 Python 的数据可视化库 Matplotlib 来实现这个需求。以下是一个简单的示例代码,可以画出四个折线图并纵向排布: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.arange(1, 11) y1 = np.random.randint(1, 10, size=10) y2 = np.random.randint(1, 10, size=10) y3 = np.random.randint(1, 10, size=10) y4 = np.random.randint(1, 10, size=10) # 创建画布和子图 fig, axs = plt.subplots(4, 1, figsize=(6, 8)) # 画第一个折线图 axs[0].plot(x, y1, '-o', color='red') axs[0].set_title('Line 1') # 画第二个折线图 axs[1].plot(x, y2, '-o', color='blue') axs[1].set_title('Line 2') # 画第三个折线图 axs[2].plot(x, y3, '-o', color='green') axs[2].set_title('Line 3') # 画第四个折线图 axs[3].plot(x, y4, '-o', color='orange') axs[3].set_title('Line 4') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.5) # 显示图形 plt.show() ``` 您可以根据实际需求修改数据和参数。希望对您有所帮助!

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python matplotlib折线图样式实现过程

主要介绍了python matplotlib折线图样式实现过程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python 绘制可视化折线图

主要介绍了Python 绘制可视化折线图的方法,文中讲解非常细致,代码帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下
recommend-type

python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图

主要为大家详细介绍了python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

【Python】豆瓣电影TOP250数据规律分析(Pearson相关系数、折线图、条形图、直方图)

1、数据集预览 原创文章 113获赞 137访问量 7万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者:Vivid-victory
recommend-type

Python散点图与折线图绘制过程解析

这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。