利用matplotlib实现两张子图分别画函数图

fig1 = plt.figure(figsize = (8,2),dpi = 90)     #确定画布大小
ax1 = fig1.add_subplot(1,2,1) #绘制第1幅子图
pass
ax2 = fig1.add_subplot(1,2,2)#绘制第2幅子图
pass
plot.show()

plt.title('#1') #设置图片标题
plt.xlabel('X') #设置X轴标题
plt.ylabel('Y') #设置Y轴标题
plt.xlim(0,1)   #设置X轴刻度的取值范围
plt.ylim(0,1)   #设置Y轴刻度的取值范围

x_ax = []  #存储X轴刻度值
y_ax = []  #存储Y轴刻度值
for i in range(10):
    x_ax = np.append(x_ax, i/10)  #设置刻度范围，并调节步长
for i in range(10):
    y_ax = np.append(y_ax, i/10)
plt.xticks(x_ax) #显示X轴刻度
plt.yticks(y_ax) #显示Y轴刻度

data = np.arange(0,np.pi*2,0.01) #由于没有真实数据，所以伪造数据集
plt.plot(data,data**2+data*2) #y=x^2+2x
plt.plot(data,data**3)        #y=x^3

plt.legend(['y = x^2+2x','y = x^3'])
#loc = "best" 可以将图例调到最合适的位置

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.arange(0,np.pi*2,0.01)
fig1 = plt.figure(figsize = (8,2),dpi = 90)     #确定画布大小
ax1 = fig1.add_subplot(1,2,1) #绘制第1幅子图
plt.title('#1')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.xlim(0,1)
plt.ylim(0,1)
x_ax = []
y_ax = []
for i in range(10):
    x_ax = np.append(x_ax, i/10)  #设置刻度范围，并调节步长
for i in range(10):
    y_ax = np.append(y_ax, i/10)
plt.xticks(x_ax)
plt.yticks(y_ax)
plt.plot(data,data**2+data*2)
plt.plot(data,data**3)
plt.legend(['y = x^2+2x','y = x^3'])
ax2 = fig1.add_subplot(1,2,2)
plt.title('#2')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.xlim(0,np.pi*2)
plt.ylim(-1,1)
plt.xticks([0,np.pi*2])
plt.yticks([-1,1])
plt.plot(data,np.sin(data))
plt.plot(data,np.cos(data))
plt.legend(['sin','cos'],loc='upper right',frameon = False)#loc = "best" 可以将图例调到最合适的位置
plt.savefig('C:/Users/luzhaoyou/Desktop/hhh.tif',dpi = 300,bbox_inches = 'tight') #只能在show前面
plt.show()