在同一块画布上创建两个子图,分别绘制折线图的python的框架

### 创建两个子图并绘制折线图 为了在同一画布上创建两个子图并绘制折线图,`Matplotlib` 提供了多种方法来实现这一目标。最常见的是使用 `subplot()` 或者更推荐的方式是利用 `subplots()` 函数[^1]。 下面展示了一个具体的例子,通过 `plt.subplots()` 方法创建含有两行一列布局的子图,并在每个子图中分别绘制一条简单的折线: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造一些用于绘图的数据点 x_values = np.linspace(0, 9, 10) y_values_1 = x_values ** 2 y_values_2 = np.log(x_values + 1) # 创建一个包含2个垂直排列子图的对象 fig 和 ax 数组 fig, axs = plt.subplots(2, figsize=(8, 6)) # 绘制第一个子图中的折线图 axs[0].plot(x_values, y_values_1, 'r-', label='Quadratic') axs[0].set_title('Quadratic Function Plot') axs[0].legend() # 绘制第二个子图中的折线图 axs[1].plot(x_values, y_values_2, 'b--', label='Logarithmic') axs[1].set_title('Logarithmic Function Plot') axs[1].legend() # 调整子图之间的间距以防止重叠 plt.tight_layout() plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何定义数据集以及怎样调用 `subplots()` 来初始化具有特定尺寸 (`figsize`) 的空白画布和相应的坐标系数组 `axs` 。接着针对每一个坐标系实例化对象 (即这里的 `axs[i]`) 进行单独配置与作图操作,最后调整整体布局确保美观显示[^3]。

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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