python多个图同一张画布

### 使用 Matplotlib 在同一张画布上绘制多个图表 为了在同一张画布上展示多个图表,`Matplotlib` 提供了 `subplot()` 函数来划分画布成多个子区域。这使得可以在同一个窗口中呈现不同类型的数据视图。 #### 创建多图布局 可以通过指定行列数以及位置参数给 `subplot()` 来定义各个子图的位置: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义数据集 data1 = np.random.rand(50) data2 = np.random.rand(50) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # 子图一:折线图 plt.subplot(2, 2, 1) # 参数表示两行两列的第一个位置 plt.plot(data1, 'o-', label="Data Series 1") plt.title('Line Plot') plt.legend() # 子图二:散点图 plt.subplot(2, 2, 2) # 第二个位置 plt.scatter(range(len(data2)), data2, c='red', marker='x') plt.title('Scatter Plot') # 更多功能区... plt.tight_layout() # 自动调整各子图间距以防止重叠 plt.show() ``` 上述代码展示了如何创建一个包含两个不同类型的图表(折线图和散点图)的四格布局中的前半部分[^3]。 对于更复杂的情况,还可以考虑使用 `GridSpec` 或者 `add_subplot()` 方法来自定义更加灵活的网格布局;也可以借助面向对象接口进一步增强控制力,如设置共享轴、调节边距等特性[^4]。

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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Matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法,plt.subplot,plt.subplots。 目录回顾plt.subplots()画法plt.subplot()画法保存 回顾 之前也用过plt.subplots()在一张图上画过多个图,今天看到用plt.subplot()的画法想着也来实现下,同时也发现了两者之间的优缺点,感觉subplot()更便捷一点。其实两者都是别人写好的库函数,只要理解好库函数的传递参数的参数,合理的将自己传入的参数整理,两者都容易上手的。 这里我用的是jupyter notebook 画的,工具挺多的。 plt.subplots()画法 import mat

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