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，

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，

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。

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)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(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)
plt.plot(x, y2, label='cos(x)', color='red', linestyle='--', linewidth=2)
plt.plot(x, y3, label='tan(x)', color='green', 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()