Python Matplotlib 同一坐标系下绘制多个图像

1、绘制图像

使用plt.plot() 在坐标轴上绘制图像，它提供了多种参数来自定义图像的外观。常用参数如下，

 

参数	描述
color	设置线条颜色，可以是颜色名称或十六进制代码。
linestyle	设置线条样式，例如 '-', '--', '-.', ':'。
linewidth	设置线条宽度，为浮点数值。
marker	设置数据点标记的样式，如 'o', 's', '^', '+' 等。
markersize	设置标记的大小。
label	设置图例标签，用于 plt.legend()。

 

使用示例：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y1 = np.sin(x) # 创建画布 plt.figure() # 绘制一条线（正弦曲线），自定义颜色、线条样式、线条宽度和标记 plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=8, label='sin(x)') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show()

2、添加图例

可以在同一个坐标系下绘制多个图像，并通过使用plt.legend()添加图例来区分它们。图例（Legend）是图表中的一个重要元素，它提供了每个图像的标识，使得图表的信息更加完整且易于理解。常用参数如下，

 

参数	描述
loc	设置图例的位置，如 'upper right', 'upper left', 'lower left', 'lower right', 'right', 'center left' 等。
fontsize	设置图例中字体的大小，如 'small', 'medium', 'large'。
title	给图例添加标题。
frameon	布尔值，指定是否应该在图例周围绘制边框。
shadow	布尔值，指定图例是否应该有阴影。
ncol	设置图例列的数量，用于多个图例项的情况。

 

使用示例：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y1 = np.sin(x) # 创建画布 plt.figure() # 绘制多个图像 plt.plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue', linestyle='-', linewidth=2) # 添加自定义图例 plt.legend(loc='upper right', fontsize='small', title='Trigonometric Functions', frameon=True, shadow=True, ncol=1) # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show()

3、绘制多个图像

可以在同一个坐标系下绘制多个图像，对于比较不同数据集或展示数据的不同方面非常有用。通过这种方式，图表更加直观且信息丰富，便于比较和理解不同的数据曲线。

使用示例：Python Matplotlib 同一坐标系下绘制多个图像-CJavaPy

​