### 使用 Python 的 Matplotlib 库创建子图并绘制正弦和余弦函数曲线 以下是实现该任务的具体方法，包括如何使用 Matplotlib 创建子图、绘制正弦和余弦函数曲线，并添加必要的辅助说明（如图例、标题和坐标轴标签）。 --- #### 1. 导入所需的库 为了完成此任务，需要导入 `numpy` 和 `matplotlib.pyplot` 这两个核心库。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` --- #### 2. 配置字体支持中文显示 如果希望图形中的文字能够正常显示中文字符，则需对 Matplotlib 的全局参数进行配置。 ```python plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置字体为黑体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号 '-' 显示异常的问题 ``` --- #### 3. 定义数据范围和计算函数值 定义自变量 `x` 的取值范围，并基于其计算正弦和余弦函数的因变量值。 ```python x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 500) # 自动生成从 0 到 4π 的均匀间隔数值序列 y_sin = np.sin(x) # 计算 sin(x) y_cos = np.cos(x) # 计算 cos(x) ``` --- #### 4. 创建子图并绘制曲线 通过调用 `plt.subplots()` 方法创建包含两个子图的对象，并分别在这些子图中绘制正弦和余弦函数曲线。 ```python fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12, 6)) # 创建一个具有两列布局的 Figure 对象及 Axes 子图列表 # 绘制第一个子图：正弦函数 axes[0].plot(x, y_sin, color='b', linewidth=2, label=r'$\sin(x)$') # 蓝色线条表示正弦函数 axes[0].set_title('正弦函数') # 设置子图标题 axes[0].set_xlabel('角度 (弧度)') # 设置 X 轴标签 axes[0].set_ylabel('幅值') # 设置 Y 轴标签 axes[0].legend(loc='upper right') # 添加图例于右上方位置 axes[0].grid(True) # 启用网格线以便更清晰观察趋势 # 绘制第二个子图：余弦函数 axes[1].plot(x, y_cos, color='r', linewidth=2, label=r'$\cos(x)$') # 红色线条表示余弦函数 axes[1].set_title('余弦函数') # 设置子图标题 axes[1].set_xlabel('角度 (弧度)') # 设置 X 轴标签 axes[1].set_ylabel('幅值') # 设置 Y 轴标签 axes[1].legend(loc='upper right') # 添加图例于右上方位置 axes[1].grid(True) # 启用网格线以便更清晰观察趋势 ``` --- #### 5. 整体美化与展示 最后一步是对整个图形进行整体优化处理，例如调整各部分间距使其更加紧凑合理；随后调用 `plt.show()` 展现最终成果。 ```python plt.tight_layout() # 自动调整子图间的空白区域以防止重叠现象发生 plt.savefig('正余弦函数.png') # 将生成的结果保存成图片文件形式存储至当前工作目录下 plt.show() ``` --- ### 总结 以上代码展示了如何利用 Python 中的 Matplotlib 库构建含有两个独立子图的画面结构，并在此基础上分别描绘出了标准形态下的正弦波形与余弦波动轨迹。同时，还加入了诸如标题、坐标轴名称以及相应解释性的标记等内容来提升可读性和专业程度[^1]^。