创建带有2行2列子图的窗口以显示上述4图

您可以使用Matplotlib库来创建带有2行2列子图的窗口以显示4张图像。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个2行2列的子图窗口
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在第一行第一列的子图中显示第一张图像
axs[0, 0].imshow(image1)

# 在第一行第二列的子图中显示第二张图像
axs[0, 1].imshow(image2)

# 在第二行第一列的子图中显示第三张图像
axs[1, 0].imshow(image3)

# 在第二行第二列的子图中显示第四张图像
axs[1, 1].imshow(image4)

# 显示窗口
plt.show()

其中，`image1`、`image2`、`image3`和`image4`是要显示的四张图像。您可以将它们替换为您自己的图像。

相关问题

Python读取‘新生数据.xls’,绘制各省男女人数堆叠柱形图(横坐标为各省,纵坐标为人数，创建带有2行2列子图的窗口以显示上述4图

以下是可以实现上述需求的Python代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('新生数据.xls')

# 按照省份分组，并计算男女人数之和
df_grouped = df.groupby('省份').sum()

# 创建带有2行2列子图的窗口
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(20, 12))

# 绘制第一个子图：男女人数堆叠柱形图
df_grouped[['男', '女']].plot(kind='bar', stacked=True, ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_title('各省男女人数')

# 绘制第二个子图：男女比例堆叠柱形图
(df_grouped['男'] / df_grouped['女']).plot(kind='bar', ax=axs[0, 1])
axs[0, 1].set_title('各省男女比例')

# 绘制第三个子图：男女人数折线图
df_grouped[['男', '女']].plot(kind='line', ax=axs[1, 0])
axs[1, 0].set_title('各省男女人数走势')

# 绘制第四个子图：男女比例折线图
(df_grouped['男'] / df_grouped['女']).plot(kind='line', ax=axs[1, 1])
axs[1, 1].set_title('各省男女比例走势')

# 显示图形
plt.show()

代码解析：

1. 使用pandas库的`read_excel()`函数读取Excel文件‘新生数据.xls’。
2. 按照省份分组，使用`groupby()`函数并传入‘省份’作为参数。然后使用`sum()`函数计算每个省份的男女人数之和。
3. 使用`subplots()`函数创建带有2行2列子图的窗口，并将返回的两个对象分别赋给`fig`和`axs`变量。其中`fig`代表整个窗口对象，`axs`代表子图对象列表。
4. 绘制四个子图：
- 第一个子图是各省男女人数的堆叠柱形图。使用`plot(kind='bar', stacked=True)`函数绘制。
- 第二个子图是各省男女比例的堆叠柱形图。由于男女比例是一个小数值，不适合使用堆叠柱形图展示，因此单独绘制。使用`plot(kind='bar')`函数绘制。
- 第三个子图是各省男女人数的折线图。使用`plot(kind='line')`函数绘制。
- 第四个子图是各省男女比例的折线图。使用`plot(kind='line')`函数绘制。
5. 使用`set_title()`函数设置每个子图的标题。
6. 使用`show()`函数显示图形。

Python读取‘新生数据.xls’,绘制各省男女人数堆叠柱形图(横坐标为各省,纵坐标为人数，使用seaborn库，创建带有2行2列子图的窗口以显示上述4图

以下是示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
   
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('新生数据.xls')
   
# 按省份分组并计算男女人数和总人数
grouped = df.groupby('省份').agg({'男': 'sum', '女': 'sum'})
grouped['总人数'] = grouped['男'] + grouped['女']
   
# 创建带有2行2列子图的窗口
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(16,12))
   
# 第1个子图：男女人数堆叠柱形图
sns.barplot(x=grouped.index, y='男', data=grouped, color='blue', ax=axs[0, 0])
sns.barplot(x=grouped.index, y='女', data=grouped, color='pink', bottom=grouped['男'], ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_xlabel('省份')
axs[0, 0].set_ylabel('人数')
axs[0, 0].legend(['男', '女'])
   
# 第2个子图：男女人数堆叠柱形图（横向）
sns.barplot(x='总人数', y=grouped.index, hue='性别', data=df, orient='h', ax=axs[0, 1])
axs[0, 1].set_xlabel('人数')
axs[0, 1].set_ylabel('省份')
axs[0, 1].legend(['男', '女'], loc='lower right')
   
# 第3个子图：男女比例堆叠柱形图
grouped['男女比例'] = grouped['男'] / grouped['女']
sns.barplot(x=grouped.index, y='男女比例', data=grouped, color='purple', ax=axs[1, 0])
axs[1, 0].set_xlabel('省份')
axs[1, 0].set_ylabel('男女比例')
   
# 第4个子图：男女比例堆叠柱形图（横向）
df['男女比例'] = df['男'] / df['女']
sns.barplot(x='男女比例', y=grouped.index, hue='性别', data=df, orient='h', ax=axs[1, 1])
axs[1, 1].set_xlabel('男女比例')
axs[1, 1].set_ylabel('省份')
axs[1, 1].legend(['男', '女'], loc='lower right')
   
plt.tight_layout()
plt.show()

运行以上代码即可得到要求的四个子图所合并的子图布局。注意，需要先安装并导入`pandas`、`seaborn`和`matplotlib`等相关库才能运行此代码。