python的matplotlib.plot把四张图拼在一起
时间: 2023-11-10 13:04:58 浏览: 43
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!
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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:
```python
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。
python plot多张图
如果你需要在 Python 中绘制多张图,可以使用 Matplotlib 库。Matplotlib 是 Python 中广受欢迎的绘图库,支持多种绘图类型,并且提供了丰富的 API。
下面是一个绘制多张图的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
# 绘制第一张图
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.title('sin(x)')
# 绘制第二张图
plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.title('cos(x)')
# 绘制第三张图
plt.figure()
plt.plot(x, y3)
plt.title('tan(x)')
# 显示所有图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先生成了一些数据,然后使用 `plt.figure()` 函数创建了多个图形窗口。接着使用 `plt.plot()` 函数在不同的图形窗口中绘制了不同的图形,并使用 `plt.title()` 函数为每个图形添加了标题。最后,使用 `plt.show()` 函数显示所有图形。
注意,在使用 `plt.figure()` 函数创建多个图形窗口时,需要在绘制每个图形之前调用一次 `plt.figure()` 函数。否则,所有的图形都会绘制在同一个窗口中。
另外,如果你需要在同一个窗口中绘制多个图形,你可以使用 `plt.subplot()` 函数创建多个子图。例如:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
# 创建一个 2x2 的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
# 在子图中绘制图形
axs[0, 0].plot(x, y1)
axs[0, 0].set_title('sin(x)')
axs[0, 1].plot(x, y2)
axs[0, 1].set_title('cos(x)')
axs[1, 0].plot(x, y3)
axs[1, 0].set_title('tan(x)')
# 隐藏最后一个子图
axs[1, 1].axis('off')
# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.4)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用 `plt.subplots()` 函数创建了一个 2x2 的子图,然后使用 `axs` 变量访问每个子图。接着,在每个子图中使用 `axs.plot()` 函数绘制图形,并使用 `axs.set_title()` 函数设置标题。最后,使用 `plt.subplots_adjust()` 函数调整子图之间的间距,并使用 `plt.show()` 函数显示图形。
注意,`axs` 变量是一个二维数组,用于访问每个子图。例如,`axs[0, 0]` 表示第一行第一列的子图,`axs[0, 1]` 表示第一行第二列的子图,以此类推。