Как нарисовать два графика в matplotlib: простой и понятный способ

Чтобы нарисовать два графика в библиотеке matplotlib, вы можете использовать функции для создания нескольких графических областей или подграфиков на одной фигуре. Вот простой пример:

        import matplotlib.pyplot as plt

        # Создание данных для графиков
        x = [1, 2, 3, 4, 5]
        y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
        y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

        # Создание фигуры и подграфиков
        fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

        # Построение первого графика
        ax1.plot(x, y1)
        ax1.set_title('График 1')

        # Построение второго графика
        ax2.plot(x, y2)
        ax2.set_title('График 2')

        # Отображение графиков
        plt.show()
    

В этом примере мы сначала создаем данные для двух графиков, затем создаем фигуру с двумя подграфиками с помощью функции subplots(). Затем мы строим каждый график на соответствующем подграфике с помощью метода plot(). Наконец, мы отображаем графики с помощью функции show(). Не забудьте импортировать библиотеку matplotlib и настройте подходящую среду разработки, чтобы выполнять код.

Как нарисовать два графика в Matplotlib

Matplotlib - это библиотека для визуализации данных в языке программирования Python. Она предоставляет широкий спектр инструментов для создания различных типов графиков. В этой статье я расскажу, как нарисовать два графика на одном рисунке с использованием Matplotlib.

Шаг 1. Установка Matplotlib

Прежде чем начать, вам потребуется установить Matplotlib на вашу систему. Вы можете установить его с помощью pip, выполнив следующую команду:

pip install matplotlib

Если у вас уже установлен Matplotlib, вы можете пропустить этот шаг и перейти к следующему.

Шаг 2. Импорт библиотеки Matplotlib

После установки Matplotlib вам нужно импортировать его в свой код. Обычно это делается с использованием следующей строки:

import matplotlib.pyplot as plt

При использовании этой строки мы импортируем модуль pyplot из библиотеки Matplotlib и присваиваем ему псевдоним plt. Псевдоним plt является широко принятым соглашением в сообществе Python.

Шаг 3. Создание данных для графиков

Для создания графиков нам понадобятся данные. Создадим два списка с данными для графиков. Например, пусть у нас будет список временных меток и список значений:

time = [1, 2, 3, 4, 5]
value1 = [10, 15, 7, 12, 9]
value2 = [5, 8, 10, 6, 13]

Здесь time содержит временные метки, а value1 и value2 содержат соответствующие значения. Вы можете заменить эти данные своими собственными, если хотите.

Шаг 4. Нарисуйте графики

Теперь мы готовы нарисовать графики. Используйте следующий код:

plt.plot(time, value1, label='Значение 1')
plt.plot(time, value2, label='Значение 2')
plt.xlabel('Время')
plt.ylabel('Значение')
plt.title('Графики с двумя значениями')
plt.legend()
plt.show()

Этот код состоит из нескольких частей:

• Функция plot() используется для создания графиков. Она принимает два аргумента: список временных меток и список значений.
• Функция xlabel() используется для установки подписи оси x.
• Функция ylabel() используется для установки подписи оси y.
• Функция title() используется для установки заголовка графика.
• Функция legend() используется для отображения легенды графиков.
• Функция show() отображает окно с графиками.

В этом примере мы создаем два графика на одном рисунке. Линии графиков отличаются цветом и стилем линии для наглядности. Подписи к графикам добавляются с помощью аргумента label функции plot(). Дополнительная информация о параметрах функций Matplotlib может быть найдена в официальной документации Matplotlib.

Шаг 5. Заключение

Мы рассмотрели, как нарисовать два графика на одном рисунке с помощью библиотеки Matplotlib. Установите Matplotlib, импортируйте его, создайте данные для графиков и используйте функцию plot() для создания графиков. Не забудьте добавить подписи осей, заголовок и легенду для улучшения визуализации. При желании вы можете настроить графики еще больше, используя дополнительные возможности Matplotlib.

Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как нарисовать два графика в библиотеке Matplotlib. Удачи в ваших дальнейших исследованиях и визуализациях!