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。

Python 绘制散点图、柱形图、饼图、直方图在同一画布上

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制各种类型的图表，包括散点图（scatter plot）、柱形图（bar chart）、饼图（pie chart）和直方图（histogram）。要在同一画布上展示这几种图形，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已经安装了`matplotlib`库，如果没有安装，可以使用`pip install matplotlib`命令安装。

2. 导入所需的模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

3. 创建数据集。假设我们有散点图的数据x和y，柱形图的数据data，饼图的数据labels和sizes，以及直方图的数据bins和values。

4. 定义函数绘制各图：
- 散点图：

     def scatter_plot(ax):
         ax.scatter(x, y)
         ax.set_title('Scatter Plot')

- 柱形图：

     def bar_chart(ax):
         ax.bar(data.index, data.values)
         ax.set_title('Bar Chart')

- 饼图：

     def pie_chart(ax):
         ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
         ax.set_title('Pie Chart')

- 直方图：

     def histogram(ax):
         ax.hist(values, bins=bins)
         ax.set_title('Histogram')

5. 使用`subplots()`创建一个包含四个子图的画布：

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))
axs = axs.flat

# 将轴分配给每个图形
scatter_data = (x, y)
bar_data = data
pie_data = (labels, sizes)
hist_data = (values, bins)

for i, ax in enumerate(axs):
    if i < len(scatter_data):
        scatter_plot(ax)
    elif i < len(scatter_data) + len(bar_data):
        bar_chart(ax)
    elif i < len(scatter_data) + len(bar_data) + len(pie_data):
        pie_chart(ax)
    else:
        histogram(ax)

# 调整网格线，显示图例等其他调整（如果需要）
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()