python Matplotlib 可视化总结归纳（二） 绘制多个图像单独显示&多个函数绘制于一张图_定义多个函数,并单独使用该函数图像

1. 绘制多个图像单独显示（subplot）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#创建自变量数组
x= np.linspace(0,2*np.pi,500)
#创建函数值数组
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
#创建图形
plt.figure(1)
 
#第一行第一列图形
ax1 = plt.subplot(2,2,1)
#第一行第二列图形
ax2 = plt.subplot(2,2,2)
#第二行
ax3 = plt.subplot(2,1,2)
 
#选择ax1
plt.sca(ax1)
plt.plot(x,y1,'r-.')
plt.ylim(-1.5,1.5)  #限定y axis
 
#选择ax2
plt.sca(ax2)
plt.plot(x,y2,'g--')
plt.ylim(-1.5,1.5)
 
#选择ax3
plt.sca(ax3)
plt.plot(x,y3,'b--')
plt.ylim(-1.5,1.5)
plt.savefig('.//result//3.6.png')
plt.show()

 2.多个函数绘制于一张图

plt.legend() 表示图例

plt.legend(loc=' best')

其中，loc的选择有

    center            upper center       best               lower center     lower right        lower left      
    upper right     right                   upper left         center left         center right 

在设置图例之前，需要在plt.plot()中设置label

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0,2*np.pi,500)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.cos(x)-1
 
 
plt.plot(x,y1,color = 'r',label = 'sinx')         #label每个plot指定一个字符串标签
plt.plot(x,y2,'-.', color = 'b', label = 'cosx')
plt.plot(x,y3,'--', color = 'g', label = 'cosx-1')
plt.legend(loc=' best')
 
plt.savefig('.//result//3.7.png')
plt.show()