如何使用Matplotlib在Python中迭代创建多个图？

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，因为它在不查看数字和执行复杂计算的情况下帮助理解数据的情况。它有助于有效地向受众传达量化见解。

Matplotlib用于使用数据创建二维图。它带有面向对象的API，有助于将图形嵌入到Python应用程序中。Matplotlib可以与IPython shell、Jupyter notebook、Spyder IDE等一起使用。

它是使用Python编写的。它使用Numpy来创建, 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的依赖关系如下：

Python（大于或等于版本3.4）
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

让我们了解如何使用Matplotlib在同一图中迭代创建多个图：

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，并定义其别名以便于使用。

• 使用“figure”函数创建一个空图形。

• 使用“subplot”函数创建一个绘制图形的区域。

• 使用NumPy库创建数据值。

• 使用随机库的“seed”函数创建数据点。

• 使用“add_subplot”创建另一个新子图以在新创建的图形中使用。

• 使用“plot”函数绘制数据。

• 使用set_xlabel、set_ylabel和set_title函数为“X”轴、“Y”轴和标题提供标签。

• 使用“show”函数在控制台上显示它。