绘制有三个子图图表，其中第一行一个子图，第二行左右等分两个子图。 子图1：标准一元正态分布；红色实线，宽度1； 子图2： x=(0,10)间sin的图像；绿色实线，宽度1； 子图3： x=(0,10)间cos的图像；蓝色虚线，宽度2，透明度0.3。

以下是使用 Python 中的 Matplotlib 库绘制该图表的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 子图1
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 8))
x = np.linspace(-3, 3, 1000)
y = np.exp(-x**2/2)/np.sqrt(2*np.pi)
ax1.plot(x, y, color='red', linewidth=1)
ax1.set_title('Standard Normal Distribution')

# 子图2
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
ax2.plot(x, y, color='green', linewidth=1)
ax2.set_title('y = sin(x)')

# 子图3
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 4)
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.cos(x)
ax3.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, alpha=0.3, linestyle='--')
ax3.set_title('y = cos(x)')

plt.tight_layout()
plt.show()

运行这段代码，将会得到一个包含三个子图的图表，其中第一行一个子图，第二行左右等分两个子图：

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python绘制一个 2*2 的子图，其中第一个子图是tan(x)函数图

好的，以下是绘制 2*2 的子图，其中第一个子图是 tan(x) 函数图的 Python 代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成 x 值
x = np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 100)

# 生成 y 值
y = np.tan(x)

# 绘制 2*2 的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 第一个子图是 tan(x) 函数图
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title('tan(x)')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，即可得到所需的子图。

在一个图中绘制三个直方子图

可以使用 Matplotlib 库来绘制三个直方子图，示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
x = np.random.randn(1000)

# 创建一个包含三个子图的画布
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))

# 在第一个子图中绘制直方图
axs[0].hist(x, bins=20)
axs[0].set_title("Histogram 1")

# 在第二个子图中绘制直方图
axs[1].hist(x, bins=30, color='green')
axs[1].set_title("Histogram 2")

# 在第三个子图中绘制直方图
axs[2].hist(x, bins=40, color='orange')
axs[2].set_title("Histogram 3")

# 显示图像
plt.show()

这段代码将生成一个包含三个直方子图的画布，每个子图中绘制的直方图都是从相同的数据 `x` 中生成的，但是使用了不同的参数来控制直方图的细节。你可以根据自己的需求修改这些参数，例如直方图的颜色、边界、标签等。