为什么没有曲线 # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

这段代码中，绘制曲线的部分存在问题。 `plt.subplot(231)` 这样的语法是不正确的，因为 `plt.subplot()` 函数的返回值是 AxesSubplot 对象，而不是一个元组。因此，可以将绘图命令与 `plt.subplot()` 函数分开，并将其分配给一个变量，然后使用该变量来添加曲线。另外，这段代码中没有给数据 x 和 y1、y2、y3 赋值，所以绘图的数据不正确。下面是修改后的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成测试数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 创建一个画布
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制连接散点图
ax.plot(x, y1, 'r-', label='W')
ax.plot(x, y2, 'b-', label='i')
ax.plot(x, y3, 'g-', label='K')

# 设置图像标题和轴标签
ax.set_title('Scatter Plot with Lines')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图像
plt.show()

这段代码将生成包含三条曲线的图形，并将其显示出来。

相关问题

为什么是空白def draw(res, x): # 生成 x 和 y 的数据 x = x y1 = [] y2 = [] y3 = [] y4 = [] y5 = [] for y in res: y1.append(-1*y[0]) y2.append(y[1]) y3.append(y[2]) y4.append(y[3]) y5.append(y[4]) # 创建一个画布 fig, ax = plt.subplots() # 绘制连接散点图 plt.subplot(231), ax.plot(x, y1, 'r-', label='W') plt.subplot(232), ax.plot(x, y2, 'b-', label='i') plt.subplot(233), ax.plot(x, y3, 'g-', label='K') plt.subplot(234), ax.plot(x, y4, 'g-', label='K') plt.subplot(235), ax.plot(x, y5, 'g-', label='K') # 设置图像标题和轴标签 ax.set_title('Scatter Plot with Lines') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') plt.show()

这段代码中，绘图命令存在问题。 `plt.subplot()` 的返回值是 AxesSubplot 对象，与 `ax.plot()` 函数一起使用，可以将曲线添加到特定的子图中。因此，需要将绘图命令与 `plt.subplot()` 函数分开，并将其分配给一个变量，然后使用该变量来添加曲线。此外，这段代码中缺少数据的赋值，因此需要在调用函数时传入数据。下面是修改后的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def draw(res, x):
    # 生成 x 和 y 的数据
    y1 = [-1*y[0] for y in res]
    y2 = [y[1] for y in res]
    y3 = [y[2] for y in res]
    y4 = [y[3] for y in res]
    y5 = [y[4] for y in res]

    # 创建一个画布
    fig, ax = plt.subplots()

    # 绘制连接散点图
    ax1 = plt.subplot(231)
    ax1.plot(x, y1, 'r-', label='W')

    ax2 = plt.subplot(232)
    ax2.plot(x, y2, 'b-', label='i')

    ax3 = plt.subplot(233)
    ax3.plot(x, y3, 'g-', label='K')

    ax4 = plt.subplot(234)
    ax4.plot(x, y4, 'y-', label='A')

    ax5 = plt.subplot(235)
    ax5.plot(x, y5, 'm-', label='B')

    # 设置图像标题和轴标签
    ax.set_title('Scatter Plot with Lines')
    ax.set_xlabel('X-axis')
    ax.set_ylabel('Y-axis')

    # 添加图例
    ax.legend()

    # 显示图像
    plt.show()

# 生成测试数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
res = np.random.randn(len(x), 5)

# 绘制图像
draw(res, x)

这段代码将生成包含五个子图的图形，并将其显示出来。

# 加载数据 df = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big.reset_index() # 绘制散点图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) plt.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('上一年比本年倍数') # 设置 y 轴刻度的范围和步长 plt.yticks(np.arange(0, max(df['上一年比本年倍数'])+20, 20)) plt.show() 和df1= data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big.reset_index() fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) plt.scatter(df1.index, df1['上一年比本年倍数'], c='orange', cmap='Oranges', alpha=0.6) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('倍数') plt.yticks(np.arange(0, max(df1['上一年比本年倍数'])+20, 20)) plt.show() 现在是2个分开的散点图怎么合并成一个

您可以使用 Matplotlib 的 subplot() 函数将两个散点图绘制在同一个图中。具体步骤如下：

1.创建一个大小为（12, 24）的 figure 对象，并使用 subplot() 函数创建两个子图，分别占据整个图像的上半部分和下半部分。

2.在第一个子图中绘制第一个散点图，设置颜色为蓝色。

3.在第二个子图中绘制第二个散点图，设置颜色为橙色。

4.设置横轴标签和纵轴标签。

5.使用 tight_layout() 函数调整子图之间的间距。

以下是示例代码：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(12, 24))

# 第一个散点图
ax1.scatter(df.index, df['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6)
ax1.set_ylabel('上一年比本年倍数')
ax1.set_yticks(np.arange(0, max(df['上一年比本年倍数'])+20, 20))

# 第二个散点图
ax2.scatter(df1.index, df1['上一年比本年倍数'], c='orange', cmap='Oranges', alpha=0.6)
ax2.set_xlabel('Index')
ax2.set_ylabel('倍数')
ax2.set_yticks(np.arange(0, max(df1['上一年比本年倍数'])+20, 20))

# 图像标签
fig.suptitle('上一年比本年倍数散点图', fontsize=24)

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，即可得到两个散点图合并的结果。