如何使用Python并排绘制两个图？

我在matplotlib上找到了以下示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x1 = np.linspace(0.0, 5.0)
x2 = np.linspace(0.0, 2.0)

y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x1, y1, 'ko-')
plt.title('A tale of 2 subplots')
plt.ylabel('Damped oscillation')


plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x2, y2, 'r.-')
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('Undamped')

plt.show()

我的问题是：为了使地块并排，我需要更改什么？

将子图设置更改为：

plt.subplot(1, 2, 1)

...

plt.subplot(1, 2, 2)

的参数subplot是：行数，列数以及当前使用的子图。因此1, 2, 1表示“ 1行2列图形：转到第一个子图”。然后1, 2, 2表示“ 1行2列图形：转到第二个子图”。

当前，您正在要求2行1列（即一个在另一个之上）的布局。您需要改用1行2列的布局。当您这样做时，结果将是：

为了最大程度地减少子图的重叠，您可能需要加入：

plt.tight_layout()

演出前。屈服：

签出此页面：http : //matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html

plt.subplots类似。我认为这会更好，因为设置图形的参数会更容易。前两个参数定义布局（在您的情况下为1行，2列），其他参数更改功能，例如图形尺寸：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = np.linspace(0.0, 5.0)
x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(5, 3))
axes[0].plot(x1, y1)
axes[1].plot(x2, y2)
fig.tight_layout()