matplotlib绘图折线图，框的大小为1000x700，多个数据点可以占用同一个像素吗

在 matplotlib 中，可以使用 `plt.hist2d` 函数将多个数据点占用同一个像素，生成热力图。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)

# 绘制热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
plt.hist2d(x, y, bins=100, cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()
plt.show()

上面的代码会生成一个大小为1000x700的框，并且将数据点绘制成热力图。其中，`bins` 参数指定了每个轴上的像素数，越大则数据点越密集，颜色越深。可以根据需要调整该参数的值。

相关问题

matplotlib绘图折线图，框的大小为1000x700，多个数据点可以占用一个像素吗

可以，你可以使用matplotlib.pyplot.plot()函数的参数markersize来设置数据点的大小，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.plot(x, y, marker='o', markersize=1)
plt.show()

在这个例子中，我们将markersize设置为1，表示每个数据点的大小为1像素。注意，当数据点的大小非常小的时候，可能会因为像素的限制而无法完全显示，这时可以考虑使用其他的绘图方式，例如散点图。

matplotlib绘图折线图，框的大小为1000x700，最多能显示多少个数据点

这个问题的答案取决于你希望每个数据点在x轴上占用多少像素。如果每个数据点占用一个像素，则最多可以显示1000个数据点。但是，如果你希望每个数据点占用更多的像素，则可以显示更少的数据点。

例如，如果每个数据点在x轴上占用10个像素，则最多可以显示100个数据点。同样地，如果每个数据点在x轴上占用20个像素，则最多可以显示50个数据点。

因此，要回答这个问题，需要知道你希望每个数据点在x轴上占用多少像素。