python的matplotlib.plot把四张图拼在一起

可以使用matplotlib下的subplot函数，将多个子图排列在同一个画布中。

例如，以下代码可以将四张图按照2*2的方式排列在同一画布中：

import matplotlib.pyplot as plt

# 加载第一张图
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x1, y1)

# 加载第二张图
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x2, y2)

# 加载第三张图
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x3, y3)

# 加载第四张图
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x4, y4)

# 显示所有图像
plt.show()

其中，subplot函数的三个参数分别表示：将画布分割成2行2列、当前子图的位置、当前子图所展示的图像。

希望这个回答对你有帮助！

相关问题

python的plot画多张图

可以使用Matplotlib库来画多张图。你可以使用subplot函数来创建多个子图，然后使用plot函数在每个子图中画出你想要的图形。

下面是一个例子，它画出了两张图，每张图中包含了不同的数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x1 = np.linspace(0.0, 5.0)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)

x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)

# 绘制第一张图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x1, y1, 'o-')
plt.title('Subplot 1')
plt.ylabel('Damped oscillation')

# 绘制第二张图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x2, y2, '.-')
plt.title('Subplot 2')
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('Undamped')

# 展示图形
plt.show()

上面的代码中，subplot函数的第一个参数表示图形的行数，第二个参数表示图形的列数，第三个参数表示当前子图的编号。在这个例子中，我们创建了两个子图，每个子图的编号分别为1和2。

这里使用了两个不同的plot函数来绘制两个不同的图形。在每个子图中，我们可以设置图形的标题、x轴标签和y轴标签。最后，我们使用show函数来展示图形。

希望这个例子能够帮助你画出多张图。

文件路径'C:\\Users/19242/Desktop/python/2/a2.xlsx'，库pandas，matplotlib.pyplot，其他用到的python库你可以自行补充

好的，以下是您需要的代码。请注意，我使用的Python库还有numpy。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('C:\\Users/19242/Desktop/python/2/a2.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 定义国有与非国有企业
national_enterprises = ['1100', '2000', '2100', '2120']
df['ownership'] = np.where(df['实际控制人性质'].isin(national_enterprises), '国有企业', '非国有企业')

# 根据企业和年份分组计算资产负债率均值和方差
df_grouped = df.groupby(['企业', '年份', 'ownership']).agg({'资产负债率': ['mean', 'var']}).reset_index()

# 绘制散点图和折线图
df_lsr = df[df['指标名称'] == 'LSR']
df_lsr = df_lsr.pivot(index='年份', columns='企业', values='数据')
df_lsr.plot(marker='o', linewidth=2, alpha=0.7, figsize=(10, 6))
plt.title('LSR散点图和折线图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('LSR')
plt.grid(True)

# 绘制饼图
df_industry = df.groupby(['行业代码大类', 'ownership']).size().unstack()
df_industry.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(12, 6), autopct='%1.1f%%', legend=False)
plt.title('各行业的饼图')
plt.ylabel('')
plt.subplots_adjust(wspace=0.2)
plt.show()

代码执行后，会依次生成三张图。第一张图为LSR的散点图和折线图，第二张图为各行业的饼图，第三张图为各行业的饼图。您可以根据需要对图形进行进一步的处理。