如何在matplotlib中实现多子图后台数据的绘制

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在第一个子图中绘制数据
axs[0, 0].plot(x1, y1)
axs[0, 0].set_title('Plot 1')

# 在第二个子图中绘制数据
axs[0, 1].scatter(x2, y2)
axs[0, 1].set_title('Plot 2')

# 在第三个子图中绘制数据
axs[1, 0].bar(x3, y3)
axs[1, 0].set_title('Plot 3')

# 在第四个子图中绘制数据
axs[1, 1].hist(data)
axs[1, 1].set_title('Plot 4')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建模拟数据
x1 = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x1)

x2 = np.random.rand(100)
y2 = np.random.rand(100)

x3 = ['A', 'B', 'C', 'D']
y3 = [3, 7, 2, 5]

data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在第一个子图中绘制数据
axs[0, 0].plot(x1, y1)
axs[0, 0].set_title('Plot 1')

# 在第二个子图中绘制数据
axs[0, 1].scatter(x2, y2)
axs[0, 1].set_title('Plot 2')

# 在第三个子图中绘制数据
axs[1, 0].bar(x3, y3)
axs[1, 0].set_title('Plot 3')

# 在第四个子图中绘制数据
axs[1, 1].hist(data)
axs[1, 1].set_title('Plot 4')

# 显示图像
plt.show()