Matplotlib 子图：在一个界面中显示多个散点图

要将多个散点图放在一个界面显示，你可以使用 Matplotlib 库中的子图功能。下面是一个示例代码，展示了如何将多个散点图放置在一个界面中：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设特征列存储在变量x1、y1和x2、y2中
x1 = df['feature1_1']
y1 = df['feature2_1']
x2 = df['feature1_2']
y2 = df['feature2_2']

# 创建一个2x2的子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))

# 绘制第一个散点图
axs[0, 0].scatter(x1, y1)
axs[0, 0].set_xlabel('Feature 1_1')
axs[0, 0].set_ylabel('Feature 2_1')

# 绘制第二个散点图
axs[0, 1].scatter(x2, y2)
axs[0, 1].set_xlabel('Feature 1_2')
axs[0, 1].set_ylabel('Feature 2_2')

# 可以按照类似的方式添加更多的子图

# 调整子图之间的距离和布局
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们假设有两组特征列，存储在 DataFrame 对象 df 的'feature1_1'、'feature2_1' 和 'feature1_2'、'feature2_2' 列中。你可以根据实际的列名替换这些变量。

通过plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))，我们创建了一个 2x2 的子图布局，指定了总体图形的大小为 10x8。

然后，我们使用axs[行, 列]来访问每个子图对象，并使用scatter和其他函数来绘制散点图、设置标签等。

最后，使用plt.tight_layout()来调整子图之间的距离和布局，确保它们不会重叠。最后，使用plt.show()来显示图形界面。

这样，你就可以将多个散点图放在一个界面中显示了。你可以根据需要调整子图的布局和数量。

希望这个示例对你有所帮助！如果你有其他问题，请随时提问。