python将已经绘制好的图放在在同一画布中

在 Python 中，可以使用 Matplotlib 库来将已经绘制好的图放在同一画布中。具体操作步骤如下：

1. 绘制第一张图，保存为变量 `fig1`。
2. 绘制第二张图，保存为变量 `fig2`。
3. 创建一个新的画布，保存为变量 `fig`。
4. 在 `fig` 中添加两个子图，分别为 `ax1` 和 `ax2`。
5. 将 `fig1` 和 `fig2` 分别放在 `ax1` 和 `ax2` 中。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制第一张图
x1 = [1, 2, 3]
y1 = [4, 5, 6]
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x1, y1)

# 绘制第二张图
x2 = [4, 5, 6]
y2 = [7, 8, 9]
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.plot(x2, y2)

# 创建新画布
fig = plt.figure()

# 添加两个子图
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)

# 将绘制好的图放在子图中
ax1.imshow(fig1)
ax2.imshow(fig2)

plt.show()

这样就可以将两张已经绘制好的图放在同一画布中了。

相关问题

python将多图绘制在同一画布中

要将多个图绘制在同一画布中，你可以使用matplotlib库。下面是一个简单的示例代码，它展示了如何将两个图绘制在同一画布中：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一个图
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')

# 绘制第二个图
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')

# 添加图例
ax.legend()

# 展示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用numpy库生成了两个函数的数据。然后，我们使用matplotlib库创建了一个画布，并使用plt.subplots()函数创建了一个包含单个子图的画布。

接着，我们使用plot()函数在第一个子图中绘制了第一个函数。然后，我们再次使用plot()函数在同一个子图中绘制了第二个函数。在每个plot()函数调用中，我们都使用了label参数来为每个函数添加标签。

最后，我们使用legend()函数添加了一个图例，并使用show()函数展示了图形。

如果你想要将更多的图绘制在同一画布中，可以使用类似的方法，在同一个子图中多次调用plot()函数即可。

用matplotlib在同一画布绘制多个线

可以使用`plt.plot()`函数来在同一个画布上绘制多条线。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 绘制三条线
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.plot(x, y3, label='tan(x)')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Multiple Lines')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用`np.linspace()`函数生成一个包含100个点的等间距数组`x`，并分别计算出三个数组`y1`、`y2`和`y3`，分别代表三条线的y值。然后，我们用`plt.plot()`函数绘制这三条线，并在`label`参数中指定每条线的标签。最后，我们使用`plt.legend()`函数添加图例，并使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数添加x轴和y轴标签，使用`plt.title()`函数添加标题。最后，我们使用`plt.show()`函数显示图形。