plt.plot 与图像在同一张图上plot

要将多个数据集的图像绘制在同一张图上，可以在调用 `plt.plot` 时，多次传入不同的数据和绘图参数。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)

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

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.plot(x, y3, label='sin(x)+cos(x)')

plt.legend(loc='best')
plt.show()

这段代码将三条曲线绘制在同一张图上，并使用 `label` 参数指定每条曲线的标签。最后调用 `plt.legend()` 方法，将标签显示在图例中。结果如下：


相关问题

plt.figure() plt.plot(x11, x11_2) plt.plot(x32, x32_2) plt.figure() plt.plot(m11, m11_2) plt.plot(m32, m32_2) plt.show() 设置不要刻度和图四周的留白

要设置不要刻度和图四周的留白，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建第一个图
plt.figure()
plt.plot(x11, x11_2)
plt.plot(x32, x32_2)
plt.axis('off')  # 关闭刻度
plt.margins(0)  # 去除四周留白

# 创建第二个图
plt.figure()
plt.plot(m11, m11_2)
plt.plot(m32, m32_2)
plt.axis('off')  # 关闭刻度
plt.margins(0)  # 去除四周留白

# 显示图形
plt.show()

在每个 `plt.figure()` 后面加入 `plt.axis('off')` 可以关闭刻度，加入 `plt.margins(0)` 可以去除四周的留白。最后使用 `plt.show()` 显示图形。

plt.plot 调整图像大小

plt.plot函数用于绘制折线图，它并不能直接调整图像的大小。如果你希望调整图像的大小，可以使用plt.figure函数来设置。例如，可以在plt.figure函数中指定参数figsize来设置图像的大小，具体代码如下：

plt.figure(figsize=(宽度, 高度))

其中，宽度和高度可以根据需要进行调整，单位是英寸。这样就可以在绘制折线图之前设置好图像的大小。