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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章python 实现将多条曲线画在一幅图上的方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
如下所示:
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jun 07 09:17:40 2018
@author: yjp
"""
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
from
matplotlib.ticker
import
MultipleLocator, FormatStrFormatter
y0
=
[]
y1
=
[]
y2
=
[]
y3
=
[]
y4
=
[]
f
=
open
(
"y0.txt"
)
lines
=
f.readlines()
for
li
in
lines:
y0.append(li)
f
=
open
(
"y1.txt"
)
lines
=
f.readlines()
for
li
in
lines:
y1.append(li)
f
=
open
(
"y2.txt"
)
lines
=
f.readlines()
for
li
in
lines:
y2.append(li)
f
=
open
(
"y3.txt"
)
lines
=
f.readlines()
for
li
in
lines:
y3.append(li)
f
=
open
(
"y4.txt"
)
lines
=
f.readlines()
for
li
in
lines:
y4.append(li)
font1
=
{
'family'
:
'Times New Roman'
,
'weight'
:
'normal'
,
'size'
:
9
,
}
font2
=
{
'family'
:
'Times New Roman'
,
'weight'
:
'normal'
,
'size'
:
14
,
}
figsize
=
8
,
9
plt.subplots(figsize
=
figsize)
# 设定整张图片大小
ax1
=
plt.subplot(
4
,
1
,
1
)
ax1.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(
15
))
# 设定y轴刻度间距
#第一条线
x
=
range
(
0
,
len
(y0))
plt.plot(x, y0, color
=
'black'
, label
=
'$DT$'
, linewidth
=
0.8
)
# 绘制，指定颜色、标签、线宽，标签采用latex格式
plt.ylim(
-
90
,
-
20
)
# 设定y轴范围
hl
=
plt.legend(loc
=
'upper right'
, prop
=
font1, frameon
=
False
)
# 绘制图例，指定图例位置
#set(hl,'Box','off');
#第二条曲线
x
=
range
(
0
,
len
(y1))
plt.plot(x, y1, color
=
'red'
, label
=
'$M_1$'
, linewidth
=
0.8
)
plt.legend(loc
=
'upper right'
, prop
=
font1, frameon
=
False
)
# 绘制图例，指定图例位置
plt.xticks([])
# 去掉x坐标轴刻度
plt.xlim(
0
,
580
)
# 设定x轴范围
ax2
=
plt.subplot(
4
,
1
,
2
)
ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(
15
))
x
=
range
(
0
,
len
(y0))
plt.plot(x, y0, color
=
'black'
, label
=
'$DT$'
, linewidth
=
0.8
)
plt.ylim(
-
90
,
-
20
)
hl
=
plt.legend(loc
=
'upper right'
, prop
=
font1, frameon
=
False
)
#set(hl,'Box','off');
x
=
range
(
0
,
len
(y2))
plt.plot(x, y2, color
=
'red'
, label
=
'$M_2$'
, linewidth
=
0.8
)
plt.legend(loc
=
'upper right'
, prop
=
font1, frameon
=
False
)
plt.ylabel(
"strength/dBm"
, font2)
plt.xticks([])
plt.xlim(
0
,
580
)
ax3
=
plt.subplot(
4
,
1
,
3
)
ax3.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(
15
))
x
=
range
(
0
,
len
(y0))
plt.plot(x, y0, color
=
'black'
, label
=
'$DT$'
, linewidth
=
0.8
)
hl
=
plt.legend(loc
=
'upper right'
, prop
=
font1, frameon
=
False
)
#set(hl,'Box','off');
plt.ylim(
-
90
,
-
20
)
x
=
range
(
0
,
len
(y3))
plt.plot(x, y3, color
=
'red'
, label
=
'$M_3$'
, linewidth
=
0.8
)
plt.legend(loc
=
'upper right'
, prop
=
font1, frameon
=
False
)
plt.xticks([])
plt.xlim(
0
,
580
)
ax4
=
plt.subplot(
4
,
1
,
4
)
ax4.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(
15
))
ax4.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(
50
))
x
=
range
(
0
,
len
(y0))
plt.plot(x, y0, color
=
'black'
, label
=
'$DT$'
, linewidth
=
0.8
)
plt.ylim(
-
90
,
-
20
)
hl
=
plt.legend(loc
=
'upper right'
, prop
=
font1, frameon
=
False
)
#set(hl,'Box','off');
x
=
range
(
0
,
len
(y4))
plt.plot(x, y4, color
=
'red'
, label
=
'$M_4$'
, linewidth
=
0.8
)
plt.legend(loc
=
'upper right'
, prop
=
font1, frameon
=
False
)
plt.xlabel(
"index of grids in path"
, font2)
plt.xlim(
0
,
580
)
plt.savefig(
"1.png"
, dpi
=
600
))
plt.show()
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以上这篇python 实现将多条曲线画在一幅图上的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/u012319493/article/details/80609905 。
最后此篇关于python 实现将多条曲线画在一幅图上的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python 实现将多条曲线画在一幅图上的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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我是 Canvas 的新手，正在尝试创建看起来逼真的 float 粒子动画。 目前，我正在创建 400 个随机散布在 400x400 Canvas 上的粒子。 然后，在每个 requestAnimat
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