python如何在同一个图里多条曲线

Python 如何在同一个图里绘制多条曲线

在Python中绘制多条曲线非常简单，常用的库是Matplotlib。使用plot方法、多次调用plot、使用循环绘制，这些都是实现这一功能的常见方法。下面将详细介绍其中的一种方法：使用Matplotlib库中的plot函数，同时调用它多次来绘制多条曲线。

一、安装与导入Matplotlib库

在进行绘图前，首先需要安装Matplotlib库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

安装完成后，在代码中导入该库：

import matplotlib.pyplot as plt

二、基本绘图方法

使用Matplotlib绘制单条曲线非常简单，可以通过以下代码实现：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)
plt.show()

三、绘制多条曲线

为了在同一个图中绘制多条曲线，可以通过多次调用plot方法，每次调用添加一条新的曲线。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]
plt.plot(x, y1, label='y1 = x^2')
plt.plot(x, y2, label='y2 = x^3')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Multiple Lines on Same Plot')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们使用两次plot方法，每次传入不同的数据集，并通过label参数为每条曲线添加标签。之后，通过legend方法在图中添加图例，便于区分不同的曲线。

四、使用循环绘制多条曲线

当需要绘制大量曲线时，可以使用循环来简化代码。以下是一个示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
for i in range(1, 5):
    plt.plot(x, np.sin(i * x), label=f'sin({i}x)')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Multiple Sine Waves')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们使用numpy生成一系列x值，并通过循环绘制多个正弦曲线。每条曲线的频率由循环变量i控制。

五、设置不同的颜色和样式

Matplotlib允许我们为每条曲线设置不同的颜色和样式，以便更好地区分它们。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]
plt.plot(x, y1, 'r--', label='y1 = x^2')  # 红色虚线
plt.plot(x, y2, 'b-', label='y2 = x^3')   # 蓝色实线
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Multiple Lines with Different Styles')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，通过在plot方法中传入样式字符串，可以指定曲线的颜色和线型。

六、使用子图绘制多条曲线

在一些情况下，可能需要将多条曲线绘制在不同的子图中。Matplotlib提供了subplot方法来实现这一功能。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1, 'r--', label='y1 = x^2')
plt.legend()
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2, 'b-', label='y2 = x^3')
plt.legend()
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.suptitle('Multiple Subplots')
plt.show()

在这个示例中，我们通过subplot方法将绘图区域分为两个子图，并在每个子图中绘制一条曲线。suptitle方法用于为整个图形添加标题。

七、在同一图中绘制不同类型的图形

除了绘制多条曲线外，Matplotlib还允许在同一图中绘制不同类型的图形。例如，可以在同一图中同时绘制折线图和散点图。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]
plt.plot(x, y1, 'r--', label='Line: y1 = x^2')
plt.scatter(x, y2, color='b', label='Scatter: y2 = x^3')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Line and Scatter Plot')
plt.legend()
plt.show()