如何在Python中使用matplotlib在单个页面上制作多个图形？

在数据分析的过程中，我们通常需要生成多个图像并将它们组合在一个页面上以进行比较。Matplotlib是一个开源的Python绘图库，可以轻松地在单个页面上制作多个图形。本文将介绍如何在Python中使用matplotlib绘制多个图形。

准备数据

在这个例子中，我们将用numpy生成一些随机数据来绘制多个图形。

import numpy as np

# 生成随机数据
x1 = np.linspace(0.0, 5.0)
y1 = np.sin(x1)
x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
y2 = np.cos(x2)

创建子图

在matplotlib中，可以通过plt.subplots()函数创建子图。子图是页面上的单独绘图区域。它们可以放置在页面上的任何位置，并且可以包含任意数量的轴。

以下代码将创建一个包含两个子图的Figure对象：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 6))

在这里，fig是一个Figure对象，axs是一个包含两个子图的numpy数组。变量axs的第一个维度表示子图的行数，第二个维度表示子图的列数。在本例中，我们希望在同一页面上创建两个子图，因此将行数设置为2，列数设置为1。

为了在每个子图中绘制数据，需要使用axs[行][列]来获取每个子图的轴。以下代码将在第一个子图中绘制x1和y1：

axs[0].plot(x1, y1)

以下代码将在第二个子图中绘制x2和y2:

axs[1].plot(x2, y2)

设置图像标题和标签

为了使图中的数据更具可读性，需要为每个子图添加标题和标签。以下代码将在第一个子图中添加标题和标签：

axs[0].set_title('Sine wave')
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')

以下代码将在第二个子图中添加标题和标签：

axs[1].set_title('Cosine wave')
axs[1].set_xlabel('x')
axs[1].set_ylabel('y')

显示图像

要显示图像，需要使用plt.show()函数。以下代码将显示matplotlib图像：

plt.show()

完整代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x1 = np.linspace(0.0, 5.0)
y1 = np.sin(x1)
x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
y2 = np.cos(x2)

# 创建图形和子图
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 6))

# 在子图中绘制数据
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x2, y2)

# 添加标题和标签
axs[0].set_title('Sine wave')
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')
axs[1].set_title('Cosine wave')
axs[1].set_xlabel('x')
axs[1].set_ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()