如何在Matplotlib中绘制Excel文件中的多数据集至同一图表？

以下是修改后的代码，可将Excel中的多组数据绘制到同一图表中，并保留清晰的标识区分：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import openpyxl as xl

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel("C:\\temp\\test.xlsx", sheet_name="Sheet2", skiprows=5)
print(df.columns)

# 按两两一组拆分列名（x,y对应）
def grouped(iterable, n):
    return zip(*[iter(iterable)]*n)

# 初始化单个图表和轴对象
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
# 设置统一的坐标轴范围
ax.set_xlim(0.1, 15)
ax.set_ylim(300, 800)

# 循环绘制每组数据
for idx, (x_col, y_col) in enumerate(grouped(df.columns, 2), start=1):
    x = np.array(df[x_col].values)
    y = np.array(df[y_col].values)
    # 绘制曲线并添加标签，用于图例展示
    ax.plot(x, y, label=f"数据集 {idx}: {x_col} vs {y_col}")

# 设置图表标题和坐标轴标签
ax.set_title("多数据集合并图表")
ax.set_xlabel("X轴")
ax.set_ylabel("Y轴")
# 添加图例，区分不同数据集
ax.legend()

plt.show()

关键改动说明 #

• 移除子图创建代码：删掉原代码中的plt.subplot(1,pair_count,pair)，改用单个共享的ax对象完成所有绘图操作，避免生成多个子图。
• 绑定绘图到指定轴：使用ax.plot()替代plt.plot()，确保所有曲线都绘制在同一个坐标轴上。
• 添加图例标识：通过label参数为每条曲线命名，最后用ax.legend()展示图例，清晰区分不同数据集。
• 统一配置图表元素：将坐标轴范围、标题、标签等配置移到循环外，避免重复设置，提升代码效率。

你之前操作出错的原因 #

你尝试添加fig, ax = plt.subplots()时，没有将后续的绘图操作绑定到这个ax对象上，仍然保留了原代码中创建子图的逻辑，导致每次循环都生成新的图表，最终出现多个独立窗口。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Olgak