plt.plot(x, y)，ax.plot([0, 1], [0, 1])的区别？

`plt.plot(x, y)`和`ax.plot([0, 1], [0, 1])`都是用来绘制直线的函数，但是它们的调用方式略有不同。

`plt.plot(x, y)`是使用`pyplot`模块的函数，它会在当前的坐标系中绘制一条从`x`的第一个元素到`y`的第一个元素、从`x`的第二个元素到`y`的第二个元素，以此类推的直线。例如，如果`x = [0, 1]`，`y = [0, 1]`，则会绘制一条从`(0, 0)`到`(1, 1)`的直线。如果没有指定`Axes`对象，则会在默认的坐标系中绘制直线。

`ax.plot([0, 1], [0, 1])`则是使用`Axes`对象的方法，它会在指定的坐标系中绘制一条从`(0, 0)`到`(1, 1)`的直线。如果没有指定`Axes`对象，则会在当前的坐标系中绘制直线。

因此，两者的区别在于调用方式不同，但是绘制的直线是相同的。如果需要在指定的坐标系中绘制直线，建议使用`Axes`对象的方法。

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plt.plot(x,y) ax=plt.gca() ax.set_yscale('log')

你的代码是正确的！首先，使用 `plt.plot(x, y)` 绘制了一条曲线。接下来，使用 `plt.gca()` 获取当前轴对象，并将其赋值给变量 `ax`。最后，使用 `ax.set_yscale('log')` 将纵向比例尺设置为对数比例尺。

这段代码的作用是在对数比例尺下绘制一条曲线。对数比例尺可用于显示数据范围很大的情况，可以更好地展示数据中的细节。

请确保在运行这段代码之前已经导入了 `matplotlib.pyplot` 模块，并且已经定义了变量 `x` 和 `y` 来存储曲线的横纵坐标数据。

如果需要显示图形，还需要调用 `plt.show()` 方法来显示绘制的图形。完整的代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 10, 100, 1000]

plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.set_yscale('log')

plt.show()

运行这段代码后，将会得到一条在对数比例尺下绘制的曲线。

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

这段代码是用于绘制三个不同的正弦函数的图像，并且使用了 matplotlib 库进行绘制，并使用了子图的方式展示图像。具体解释如下：

1. 导入 numpy 和 matplotlib 库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 利用 numpy 库中的 `linspace` 函数生成一个包含 500 个元素的数组：

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 500)

这个数组表示从 0 到 2π 的等差数列，共有 500 个元素。

3. 利用 numpy 库中的 `sin` 和 `cos` 函数分别计算三个不同的正弦函数的值：

y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x*x)

4. 利用 matplotlib 库中的 `figure` 函数创建一个绘图窗口，并设置窗口的编号为 1：

plt.figure(1)

5. 利用 matplotlib 库中的 `subplot` 函数创建三个子图，并将第一个子图的编号设为 (2, 2, 1)，第二个子图的编号设为 (2, 2, 2)，第三个子图的编号设为 (2, 1, 2)，其中最后一个子图的背景色为黄色：

ax1 = plt.subplot(2, 2, 1)
ax2 = plt.subplot(2, 2, 2)
ax3 = plt.subplot(212, facecolor='y')

6. 利用 matplotlib 库中的 `sca` 函数选择要绘制图像的子图：

plt.sca(ax1)
plt.plot(x, y1, color='red')
plt.ylim(-1.2, 1.2)

plt.sca(ax2)
plt.plot(x, y2, 'b--')
plt.ylim(-1.2, 1.2)

plt.sca(ax3)
plt.plot(x, y3, 'g--')
plt.ylim(-1.2, 1.2)

第一段代码选择第一个子图，绘制红色的正弦函数曲线，然后限制 y 坐标轴的范围为 -1.2 到 1.2 之间。第二段代码选择第二个子图，绘制蓝色的余弦函数曲线，然后限制 y 坐标轴的范围为 -1.2 到 1.2 之间。第三段代码选择第三个子图，绘制绿色的正弦函数曲线，然后限制 y 坐标轴的范围为 -1.2 到 1.2 之间。

7. 利用 matplotlib 库中的 `show` 函数显示绘图窗口：

plt.show()

最后，生成了一个编号为 1 的绘图窗口，该窗口包含三个子图，分别展示了三个不同的正弦函数的图像。其中第一个子图展示了红色的正弦函数曲线，第二个子图展示了蓝色的余弦函数曲线，第三个子图展示了绿色的正弦函数曲线，每个子图的 y 坐标轴范围都被限制在 -1.2 到 1.2 之间。