Matplotlib，具有共享色带的多个散点子图

Matplotlib是一个Python的数据可视化库，用于创建静态、动态和交互式的图表。它提供了丰富的绘图选项，可以绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。

具有共享色带的多个散点子图是指在一个图中同时显示多个散点图，并且它们共享相同的颜色映射（色带）。这种可视化方式可以用来比较不同数据集之间的关系，或者展示同一数据集在不同条件下的变化。

在Matplotlib中，可以使用subplot函数创建多个子图，并使用scatter函数绘制散点图。为了实现共享色带，可以使用ScalarMappable对象和colorbar函数。

下面是一个示例代码，展示如何创建具有共享色带的多个散点子图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.rand(100)
y1 = np.random.rand(100)
y2 = np.random.rand(100)
y3 = np.random.rand(100)

# 创建子图
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))

# 绘制散点图
sc1 = ax1.scatter(x, y1, c=y1, cmap='viridis')
sc2 = ax2.scatter(x, y2, c=y2, cmap='viridis')
sc3 = ax3.scatter(x, y3, c=y3, cmap='viridis')

# 共享色带
fig.colorbar(sc1, ax=[ax1, ax2, ax3])

# 设置标题和标签
ax1.set_title('Scatter Plot 1')
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y1')

ax2.set_title('Scatter Plot 2')
ax2.set_xlabel('X')
ax2.set_ylabel('Y2')

ax3.set_title('Scatter Plot 3')
ax3.set_xlabel('X')
ax3.set_ylabel('Y3')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含3个子图的图形窗口，每个子图都是一个散点图。通过设置c参数为不同的y值，并使用相同的颜色映射（cmap='viridis'），我们实现了共享色带。最后，使用colorbar函数添加一个共享的颜色条。

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