matplotlib同时画多个图

时间: 2023-07-04 16:07:59 浏览: 70
可以使用Matplotlib的子图(subplot)功能来同时画多个图。子图是一个在主图中的小图,可以用来展示多个相关的图表或数据。以下是一个例子: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 创建一个2行1列的子图 fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6)) # 在第一个子图中绘制sin(x) axs[0].plot(x, y1) axs[0].set_title('Sin(x)') # 在第二个子图中绘制cos(x) axs[1].plot(x, y2) axs[1].set_title('Cos(x)') # 显示图像 plt.show() ``` 在这个例子中,我们创建了一个2行1列的子图,每个子图都可以使用 `axs` 数组中的索引来访问。我们在第一个子图中绘制了sin(x)的图像,在第二个子图中绘制了cos(x)的图像。最后,我们使用 `plt.show()` 方法显示图形。
相关问题

pandas matplotlib同时画多个图

使用matplotlib中的subplot函数可以在同一画布上绘制多个图,而pandas中的plot函数可以方便地将数据绘制成图形。 以下是一个示例代码,展示如何使用pandas和matplotlib同时绘制多个图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 创建figure对象,并设置图像大小 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) # 在figure对象上创建多个子图 ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 绘制第一个子图 df.plot(x='date', y='value1', ax=ax1) ax1.set_title('Value 1') # 绘制第二个子图 df.plot(x='date', y='value2', ax=ax2) ax2.set_title('Value 2') # 绘制第三个子图 df.plot(x='date', y='value3', ax=ax3) ax3.set_title('Value 3') # 绘制第四个子图 df.plot(x='date', y='value4', ax=ax4) ax4.set_title('Value 4') # 调整子图之间的间距 plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.3) # 显示图像 plt.show() ``` 代码中,首先读取一个包含四列数据的CSV文件,然后创建了一个10x8的画布,并使用subplot函数创建了四个子图。接下来,使用pandas的plot函数在每个子图上绘制一列数据,并在每个子图上设置了标题。最后,使用subplots_adjust函数调整子图之间的间距,然后显示图像。

matplotlib如何画多个矩形

要画多个矩形,可以使用Matplotlib中的`Rectangle`对象和`add_patch`方法。以下是一个简单的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle # 创建一个Figure对象和一个Axes对象 fig, ax = plt.subplots() # 创建多个Rectangle对象并添加到Axes对象中 rect1 = Rectangle((0.2, 0.2), 0.5, 0.3, color='r') rect2 = Rectangle((0.5, 0.5), 0.3, 0.4, color='g') rect3 = Rectangle((0.1, 0.6), 0.4, 0.2, color='b') ax.add_patch(rect1) ax.add_patch(rect2) ax.add_patch(rect3) # 设置坐标轴范围和标题 ax.set_xlim(0, 1) ax.set_ylim(0, 1) ax.set_title('Multiple Rectangles') # 显示图形 plt.show() ``` 这个代码将在一个图形中画出三个矩形,每个矩形的位置、大小和颜色都不同。你可以根据需要修改代码来画出你想要的矩形。
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