Python画图如何出现两个图

使用Python绘图时，可以通过使用matplotlib库来实现在同一窗口中显示两个图表。具体方法包括使用subplot函数来创建多个子图、使用figure函数创建多个图表窗口、调整图表布局以避免重叠。其中，使用subplot函数是最常见的方法，可以方便地在同一窗口中安排多个图表，并能对每个图表进行独立的调整。

在以下内容中，我将详细介绍如何使用matplotlib库实现上述方法，并提供示例代码来展示每种方法的具体实现。

一、安装和导入必要的库

在开始之前，需要确保已经安装了matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

安装完成后，在Python代码中导入matplotlib.pyplot模块：

import matplotlib.pyplot as plt

二、使用`subplot`函数创建多个子图

1、创建基本的子图

subplot函数允许在同一窗口中创建多个子图。它的基本语法如下：

plt.subplot(nrows, ncols, index)

nrows：图表的行数
ncols：图表的列数
index：子图的位置（从1开始）

以下是一个示例代码，展示如何创建一个2行1列的图表布局，并在每个子图中绘制不同的数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
创建第一个子图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.title('Subplot 1')
plt.legend()
创建第二个子图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.title('Subplot 2')
plt.legend()
显示图表
plt.tight_layout()
plt.show()

2、调整子图的布局

为了避免子图之间的重叠，可以使用plt.tight_layout()函数来自动调整子图的布局，使其更加美观：

plt.tight_layout()

此外，还可以使用gridspec模块来创建更加复杂的子图布局。例如，下面的代码展示了如何创建一个包含4个子图的布局，其中两个子图占据更大的空间：

import matplotlib.gridspec as gridspec
创建网格布局
gs = gridspec.GridSpec(3, 3)
创建子图
ax1 = plt.subplot(gs[0, :])
ax2 = plt.subplot(gs[1, :2])
ax3 = plt.subplot(gs[1:, 2])
ax4 = plt.subplot(gs[2, 0])
ax5 = plt.subplot(gs[2, 1])
绘制数据
ax1.plot(x, y1)
ax2.plot(x, y2)
ax3.plot(x, y1)
ax4.plot(x, y2)
ax5.plot(x, y1)
显示图表
plt.tight_layout()
plt.show()

三、使用`figure`函数创建多个图表窗口

1、创建多个窗口

除了在同一窗口中创建多个子图之外，还可以使用figure函数在不同的窗口中创建多个图表。figure函数允许创建新的图表窗口，并对每个窗口进行独立的调整：

plt.figure(1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Figure 1')
plt.figure(2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Figure 2')
plt.show()

2、调整窗口大小和位置

可以通过figure函数的参数来调整窗口的大小和位置。例如，下面的代码展示了如何设置窗口的大小为宽8英寸，高6英寸，并将窗口位置设置为屏幕左上角（100, 100）：

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Figure 1')
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Figure 2')
plt.show()

四、结合使用`subplot`和`figure`函数

在实际应用中，可以结合使用subplot和figure函数，以便在同一窗口中创建多个子图，并在不同的窗口中显示多个图表。例如，下面的代码展示了如何在两个不同的窗口中分别创建多个子图：

# 第一个窗口
plt.figure(1)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Figure 1 - Subplot 1')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Figure 1 - Subplot 2')
第二个窗口
plt.figure(2)
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Figure 2 - Subplot 1')
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Figure 2 - Subplot 2')
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Figure 2 - Subplot 3')
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Figure 2 - Subplot 4')
plt.tight_layout()
plt.show()

五、总结

通过使用matplotlib库的subplot和figure函数，可以轻松地在Python中创建多个图表。在同一窗口中创建多个子图，可以使用subplot函数，并通过调整布局来避免重叠；在不同的窗口中显示多个图表，可以使用figure函数，并通过设置窗口大小和位置来进行个性化定制。结合使用这两种方法，可以实现更加复杂和灵活的图表展示效果。

无论是在数据分析、科学研究，还是在日常工作中，这些方法都能帮助我们更好地展示和理解数据。如果你对Python绘图有更高的要求，还可以进一步探索matplotlib库的高级功能，例如自定义图表样式、添加交互功能等。希望本文对你有所帮助，祝你在数据可视化的道路上取得更多的进展！