在Python中，matplotlib库是一个非常强大的绘图工具，它可以帮助我们轻松地绘制各种图表，我们需要将两张图绘制在一张画布上，以便进行对比分析，如何使用matplotlib将两张图画成一张呢？我将为大家详细介绍这一过程。
我们需要导入matplotlib库中的pyplot模块，如果还没有安装matplotlib库，可以使用pip命令进行安装，我们创建两个子图，并将它们绘制在同一张画布上。
步骤一：导入所需模块
在开始绘图之前，我们需要导入matplotlib.pyplot模块，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
步骤二：创建数据
为了演示如何将两张图画成一张，我们需要创建一些示例数据，以下代码生成了两组数据：
x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 3, 5, 7, 11] y2 = [1, 4, 6, 8, 10]
步骤三：创建子图
我们使用plt.subplots()函数创建一个包含两个子图的画布。plt.subplots()函数返回一个图形对象和一个子图轴对象数组，以下代码创建了一个1行2列的子图布局：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
步骤四：绘制图表
我们使用两组数据分别在两个子图上绘制图表，以下代码在第一个子图上绘制了x和y1的数据，在第二个子图上绘制了x和y2的数据：
ax1.plot(x, y1) ax2.plot(x, y2)
为了使图表更清晰易懂，我们可以为每个子图设置标题和坐标轴标签：
ax1.set_title('First Plot')
ax1.set_xlabel('X axis')
ax1.set_ylabel('Y1 axis')
ax2.set_title('Second Plot')
ax2.set_xlabel('X axis')
ax2.set_ylabel('Y2 axis')步骤六：显示图表
我们使用plt.show()函数显示图表：
plt.show()
将以上代码整合在一起，我们得到以下完整的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
y2 = [1, 4, 6, 8, 10]
创建子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
绘制图表
ax1.plot(x, y1)
ax2.plot(x, y2)
设置图表标题和坐标轴标签
ax1.set_title('First Plot')
ax1.set_xlabel('X axis')
ax1.set_ylabel('Y1 axis')
ax2.set_title('Second Plot')
ax2.set_xlabel('X axis')
ax2.set_ylabel('Y2 axis')
显示图表
plt.show()运行上述代码后，你将看到一张包含两个子图的图表，这样，我们就成功地将两张图画在了一张画布上，这种方法在数据分析和可视化中非常有用，希望对你有所帮助！