Python Matplotlib 绘制多个函数：同一图不同线型和子图显示

本文将介绍使用 Python Matplotlib 库绘制多个一维函数的两种方法，并提供详细步骤和代码示例。

方法一：同一图像不同线型显示

导入绘图库 matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

定义四个函数，可以是任意的数学函数，例如正弦函数、余弦函数、指数函数等等。

import numpy as np

def func1(x):
    return np.sin(x)

def func2(x):
    return np.cos(x)

def func3(x):
    return np.exp(x)

def func4(x):
    return np.log(x)

使用 matplotlib 中的 plot 函数分别绘制四个函数，并设置不同的线型和标识符号。

# 生成 x 坐标数据
x = np.linspace(0, 10, 100)

# 绘制四个函数
plt.plot(x, func1(x), 'r-', label='sin(x)')
plt.plot(x, func2(x), 'g--', label='cos(x)')
plt.plot(x, func3(x), 'b-.', label='exp(x)')
plt.plot(x, func4(x), 'k:', label='log(x)')

使用 matplotlib 中的 legend 函数添加图例。

plt.legend()

使用 matplotlib 中的 show 函数显示图像。

plt.show()

方法二：子图显示

导入绘图库 matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

定义四个函数，可以是任意的数学函数，例如正弦函数、余弦函数、指数函数等等。

import numpy as np

def func1(x):
    return np.sin(x)

def func2(x):
    return np.cos(x)

def func3(x):
    return np.exp(x)

def func4(x):
    return np.log(x)

使用 matplotlib 中的 subplot 函数创建四个子图，并设置相应的网格、图标题、坐标轴标示。

# 生成 x 坐标数据
x = np.linspace(0, 10, 100)

# 创建 2x2 的子图网格
fig, axes = plt.subplots(2, 2)

# 在每个子图中绘制函数
axes[0, 0].plot(x, func1(x), 'r-', label='sin(x)')
axes[0, 0].set_title('sin(x)')
axes[0, 0].grid(True)
axes[0, 0].set_xlabel('x')
axes[0, 0].set_ylabel('y')

axes[0, 1].plot(x, func2(x), 'r-', label='cos(x)')
axes[0, 1].set_title('cos(x)')
axes[0, 1].grid(True)
axes[0, 1].set_xlabel('x')
axes[0, 1].set_ylabel('y')

axes[1, 0].plot(x, func3(x), 'r-', label='exp(x)')
axes[1, 0].set_title('exp(x)')
axes[1, 0].grid(True)
axes[1, 0].set_xlabel('x')
axes[1, 0].set_ylabel('y')

axes[1, 1].plot(x, func4(x), 'r-', label='log(x)')
axes[1, 1].set_title('log(x)')
axes[1, 1].grid(True)
axes[1, 1].set_xlabel('x')
axes[1, 1].set_ylabel('y')

使用 matplotlib 中的 legend 函数添加图例。

# 添加图例
plt.legend()

使用 matplotlib 中的 show 函数显示图像。

plt.show()

以上代码示例展示了两种方法，您可以根据需要选择合适的方法来绘制多个函数。

注意：

代码中的函数定义和数据生成部分可以根据您的实际需求进行修改。
您可以通过调整 plot 函数的参数来设置不同的线型、标识符号、颜色等。
您可以通过调整 subplot 函数的参数来创建不同的子图布局。
您可以使用 title、xlabel、ylabel 等函数来设置图标题和坐标轴标示。
您可以使用 grid 函数来显示网格。
您可以使用 legend 函数来添加图例。

希望本文能够帮助您理解如何使用 Python Matplotlib 绘制多个函数。