如何使用代码实现在同一张图中，创建俩个子图，分别画出sinx和cosx在[-3.14，3.14]上的函数图像。设置线条宽度为2.5

你可以使用Matplotlib库来实现此功能，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)

# 创建第一个子图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, np.sin(x), linewidth=2.5)
plt.title('sin(x)')

# 创建第二个子图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, np.cos(x), linewidth=2.5)
plt.title('cos(x)')

# 显示图像
plt.show()

代码中，我们首先使用NumPy库生成了x轴数据，然后使用`plt.subplot()`函数创建了两个子图，分别绘制了sinx和cosx的函数图像。其中，`plt.subplot(2, 1, 1)`表示创建2行1列的子图，当前绘制第1个子图。`plt.plot()`函数用于绘制函数图像，`linewidth`参数用于设置线条宽度。最后，使用`plt.show()`函数显示图像。

相关问题

Matplotib在同一张图中创建两个子图，分别画出sinx和cosx在[-3.14，3.14]上的函数图像，设置线条宽度为2.5

在Matplotlib中，你可以使用`subplots()`函数创建一个新的网格，然后在每个子图上分别绘制`sin(x)`和`cos(x)`。下面是一个示例代码，展示了如何在一个网格中创建并绘制这两个函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个两行一列的子图网格
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 8))

# 定义x的范围
x_values = np.linspace(-np.pi, np.pi, 400)

# 函数定义
def sin_cos(x):
    return np.sin(x), np.cos(x)

# 绘制sin(x)
axs[0].set_title('sin(x)')
axs[0].plot(x_values, *sin_cos(x_values), linewidth=2.5, linestyle='-')
axs[0].grid(True)
axs[0].set_xlim([-3.14, 3.14])
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')

# 绘制cos(x)
axs[1].set_title('cos(x)')
axs[1].plot(x_values, *sin_cos(x_values), linewidth=2.5, linestyle='--', color='orange')  # 更改颜色和虚线样式
axs[1].grid(True)
axs[1].set_xlim([-3.14, 3.14])
axs[1].set_xlabel('x')

# 调整子图间距
fig.tight_layout()

plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个两行一列的子图网格，然后在第一个子图上画`sin(x)`，在第二个子图上画`cos(x)`。注意，为了在同一网格中切换线条风格，我们在第二个子图上更改了线型(`linestyle`)为虚线(`--`)。

请用python程序在同一张图中创建两个子图，分别画出sinx和cosx在[-pi,]上的函数图像。设置线条宽度为3.5

在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建子图并绘制函数图像。以下是一个示例程序，它会在一张图上创建两个子图，分别显示sin(x)和cos(x)在`[-π, π]`范围内的图形，并设置线条宽度为3.5：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x值范围
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 400)

# 函数定义
def sin_cos_graphs():
    fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 8), sharex=True)
    
    # 创建第一个子图（y=sinx）
    axs[0].plot(x, np.sin(x), linewidth=3.5, label='sin(x)')
    axs[0].set_ylabel('sin(x)')
    axs[0].legend()

    # 创建第二个子图（y=cosx）
    axs[1].plot(x, np.cos(x), linewidth=3.5, label='cos(x)')
    axs[1].set_ylabel('cos(x)')
    axs[1].set_xlabel('x')
    axs[1].legend()

    # 调整间距
    fig.tight_layout()
    return fig, axs

fig, axs = sin_cos_graphs()
plt.show()

在这个例子中，我们首先导入必要的库，然后创建一个包含两个子图的图表，并设置了共享x轴。接着，我们在每个子图上绘制了相应的函数，设置了线条宽度为3.5，还添加了标签和图例。最后展示了整个图形。