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matplotlib数据显示在两个独立的图上

matplotlib是一个Python的绘图库,用于创建各种静态、动态、交互式的图表和可视化。它提供了丰富的绘图功能,可以用于数据分析、数据可视化、科学计算等领域。

对于将数据显示在两个独立的图上,可以使用matplotlib的子图功能来实现。子图是将一个图分割成多个小图,每个小图都可以独立设置其属性和内容。

下面是一个示例代码,演示了如何在两个独立的图上显示数据:

代码语言:txt
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建两个子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)

# 在第一个子图上绘制sin曲线
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('Sin Curve')

# 在第二个子图上绘制cos曲线
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title('Cos Curve')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中,我们首先使用np.linspace生成了0到10之间的100个等间距的数据点。然后,我们创建了一个包含两个子图的图形对象fig和两个子图对象ax1ax2。接下来,我们分别在两个子图上使用plot函数绘制了sin曲线和cos曲线,并使用set_title设置了子图的标题。最后,使用plt.tight_layout()调整了子图之间的间距,并使用plt.show()显示了图形。

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