plt.plot怎么添加子图

要在 matplotlib 中添加子图，可以使用 `plt.subplot()` 函数来创建一个包含多个子图的图表。`plt.subplot()` 函数接受三个参数：行数、列数和子图索引。

以下是一个示例代码，展示了如何添加子图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建包含2个子图的图表
plt.subplot(2, 1, 1)  # 第一个子图
plt.plot(x, y1)
plt.title('Sin(x)')

plt.subplot(2, 1, 2)  # 第二个子图
plt.plot(x, y2)
plt.title('Cos(x)')

plt.tight_layout()  # 调整子图布局，避免重叠

plt.show()

在上述示例中，我们通过 `plt.subplot(2, 1, 1)` 创建了一个包含2行1列的图表，并指定第一个子图的索引为1。然后，我们在第一个子图中绘制了 `y1` 的图像，并添加了标题。接着，通过 `plt.subplot(2, 1, 2)` 创建了第二个子图，并在其中绘制了 `y2` 的图像，并添加了标题。最后，使用 `plt.tight_layout()` 函数调整子图布局，使它们不会重叠。

你可以根据自己的需要调整行数、列数和子图索引，以创建适合你的子图布局。

相关问题

plt.plot创建子图

要在 Matplotlib 中创建子图，可以使用 `plt.subplots()` 函数。这个函数可以创建一个包含多个子图的图形。

下面是一个简单例子，创建一个包含 2 行和 2 列的子图，以及一个包含 1 行和 2 列的子图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含 2 行和 2 列的子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 在第一行第一列的子图中绘制一条线
axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])

# 在第一行第二列的子图中绘制一条线和一些散点
axs[0, 1].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], 'r--')
axs[0, 1].scatter([1, 2, 3], [1, 2, 3])

# 在第二行第一列的子图中绘制一条线和一些散点
axs[1, 0].plot([1, 2, 3], [3, 2, 1], 'g-.')
axs[1, 0].scatter([1, 2, 3], [3, 2, 1])

# 在第二行第二列的子图中绘制一条线和一些散点
axs[1, 1].plot([1, 2, 3], [1, 3, 2], 'k:')
axs[1, 1].scatter([1, 2, 3], [1, 3, 2])

# 显示图形
plt.show()

这个例子中，`plt.subplots()` 函数创建了一个名为 `fig` 的图形对象和一个名为 `axs` 的数组，其中包含 4 个子图对象。使用 `axs` 数组中的索引来访问每个子图对象。然后可以使用子图对象的方法来在每个子图中绘制数据。

plt.plot 设置子图大小

在使用matplotlib库的plt.plot函数时，可以通过设置子图的大小来控制图像的显示效果。可以使用plt.subplots函数创建一个包含多个子图的图像，并通过设置figsize参数来指定整个图像的大小。

下面是设置子图大小的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含2行2列的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))

# 在第一个子图中绘制数据
axs[0, 0].plot(x1, y1)

# 在第二个子图中绘制数据
axs[0, 1].plot(x2, y2)

# 在第三个子图中绘制数据
axs[1, 0].plot(x3, y3)

# 在第四个子图中绘制数据
axs[1, 1].plot(x4, y4)

# 设置整个图像的标题
fig.suptitle('Subplots Example')

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，通过设置figsize参数为(8, 6)，指定了整个图像的大小为8英寸宽和6英寸高。然后使用plt.subplots函数创建了一个包含2行2列的子图，分别存储在axs变量中。接下来，在每个子图中使用plot函数绘制相应的数据。最后，使用fig.suptitle函数设置整个图像的标题，并使用plt.show函数显示图像。