如何使用matplotlib子图为每一行绘制折线图？

使用matplotlib库可以很方便地为每一行绘制折线图。下面是一个完整的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=2, figsize=(10, 8))

# 遍历每一行，为每一行绘制折线图
for i, ax_row in enumerate(axes):
    for j, ax in enumerate(ax_row):
        # 计算当前子图的索引
        index = i * 2 + j
        # 绘制折线图
        ax.plot(x, y + index)
        # 设置标题
        ax.set_title(f'Line Plot {index+1}')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先导入了matplotlib库和numpy库，然后创建了一组示例数据。接下来，使用plt.subplots()函数创建了一个包含3行2列的子图网格，并指定了整个图形的大小。

然后，通过两层循环遍历每一行的子图，并使用ax.plot()函数绘制折线图。在每个子图中，通过计算当前子图的索引，将折线图的y值进行偏移，以便在每一行中显示不同的折线图。

最后，使用plt.tight_layout()函数调整子图之间的间距，使得图形更加美观。最后调用plt.show()函数显示图形。

这种使用子图为每一行绘制折线图的方法适用于需要在同一图形中比较多个相关数据序列的场景，例如比较不同地区的温度变化、不同产品的销售趋势等。

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