利用python绘制最简单的曲线图,分上下两个画布

为了使用 Python 绘制简单曲线图,并将图像显示在上下两个画布中(子图),可以通过 `matplotlib.pyplot` 提供的 `subplots` 方法实现。这种方法允许将多个图像绘制在同一个窗口中,并通过指定行和列来划分画布。 下面是一个完整的代码示例,绘制两个子图,分别显示曲线 $ Y = X^2 $ 和 $ Y = X + 10 $: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成X轴和Y轴数据 X = np.linspace(0, 10, 100) Y1 = X * X # 第一个子图的Y轴数据 Y2 = X + 10 # 第二个子图的Y轴数据 # 创建上下两个子图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 10)) # 2行1列的子图布局 # 绘制第一个子图 ax1.plot(X, Y1, color='blue', label='$Y = X^2$') ax1.set_xlabel('X轴') ax1.set_ylabel('Y轴') ax1.set_title('曲线图 1: $Y = X^2$') ax1.grid(True) ax1.legend() # 绘制第二个子图 ax2.plot(X, Y2, color='green', label='$Y = X + 10$') ax2.set_xlabel('X轴') ax2.set_ylabel('Y轴') ax2.set_title('曲线图 2: $Y = X + 10$') ax2.grid(True) ax2.legend() # 自动调整子图布局 plt.tight_layout() # 显示图像 plt.show() ``` ### 说明 1. `subplots(2, 1, figsize=(8, 10))` 用于创建一个 2 行 1 列的子图布局,`figsize` 参数定义整个画布的大小。 2. 使用 `ax1` 和 `ax2` 分别对两个子图进行操作,包括设置标题、坐标轴标签、绘制曲线等。 3. `tight_layout()` 用于自动调整子图之间的间距,避免重叠。 4. `plt.show()` 会同时显示所有子图。 ### 效果 运行上述代码后,将显示一个包含两个子图的窗口: - 上部子图:绘制 $ Y = X^2 $ 的曲线。 - 下部子图:绘制 $ Y = X + 10 $ 的曲线。 这种布局适合对比不同数据集或函数在同一坐标范围内的变化情况。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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