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法律研究如何在 Python 中使用 Matplotlib 迭代创建多个图表？
Matplotlib 是一个流行的 Python 包，用于数据可视化。可视化数据是一个关键步骤，因为它有助于理解数据中正在发生的事情，而无需实际查看数字并执行复杂的计算。它有助于有效地将定量见解传达给受众。
Matplotlib 用于使用数据创建二维图表。它带有一个面向对象的 API，有助于将图表嵌入 Python 应用程序中。Matplotlib 可与 IPython shell、Jupyter notebook、Spyder IDE 等一起使用。
它是用 Python 编写的。它是使用 Numpy 创建的，Numpy 是 Python 中的数值 Python 包。
可以使用以下命令在 Windows 上安装 Python：
pip install matplotlib
Matplotlib 的依赖项为：
Python ( greater than or equal to version 3.4) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
让我们了解如何使用 Matplotlib 在同一图表中迭代创建多个图表：
示例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(top=0.8)
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_ylabel('Y−axis')
ax1.set_title('A simple plot')
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
line, = ax1.plot(t, s, color='blue', lw=2)
np.random.seed(4567232)
ax2 = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.8, 0.3])
n, bins, patches = ax2.hist(np.random.randn(1000), 50,
facecolor='yellow', edgecolor='green')
ax2.set_xlabel('x−label')
plt.show()输出
解释
导入所需的包并为方便使用定义其别名。
使用“figure”函数创建一个空图形。
“subplot”函数用于创建绘制图形的区域。
使用 NumPy 库创建数据值。
“random”库的“seed”函数用于创建数据点。
“add_subplot”用于在新创建的图表中创建另一个新的子图。
使用“plot”函数绘制数据。
set_xlabel、set_ylabel 和 set_title 函数用于为“X”轴、“Y”轴和标题提供标签。
它使用“show”函数在控制台上显示。
更新于： 2021年1月18日
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