Python新手求助：如何用Matplotlib subplot将两条粒子速率分布曲线绘于同一画布？

首先，你现有代码的核心问题是两次赋值m导致只保留了最后一个值，且未循环处理不同的m值。下面提供两种基于subplot的实现方案，满足不同展示需求：

方案1：同一子图对比两条曲线（单subplot） #

如果希望在同一个子图里直接对比两条曲线，只需循环遍历不同m值分别绘制即可：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def particles_speed(v, T, m):
    kb = 1.38e-23
    return (m/(2*np.pi*kb*T))**1.5 * 4*np.pi*v**2 * np.exp(-m*v**2/(2*kb*T))

v = np.linspace(0, 2000, 3000)
amu = 1.66e-27
# 存储两个不同的m值，并添加清晰标识
m_values = [32*amu, 0.910e-30]
m_labels = ["O₂分子 (32amu)", "电子 (0.910e-30kg)"]
T = 1000  # 固定温度

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)  # 1行1列的单个子图

for m, label in zip(m_values, m_labels):
    particles = particles_speed(v, T, m)
    ax.plot(v, particles, label=label, lw=1)

# 统一设置图属性（不要放在循环里，避免重复执行）
ax.legend(loc=0)
ax.set_xlabel('v (m/s)')
ax.set_ylabel('概率密度 f(v)')
ax.set_title(f'麦克斯韦速率分布 (T={T} K)')
ax.grid()

plt.show()

方案2：分离子图展示（多subplot） #

如果想用独立子图分别展示每个m值的曲线，可以设置1行2列或2行1列的subplot布局：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def particles_speed(v, T, m):
    kb = 1.38e-23
    return (m/(2*np.pi*kb*T))**1.5 * 4*np.pi*v**2 * np.exp(-m*v**2/(2*kb*T))

v = np.linspace(0, 2000, 3000)
amu = 1.66e-27
m_values = [32*amu, 0.910e-30]
m_labels = ["O₂分子 (32amu)", "电子 (0.910e-30kg)"]
T = 1000

# 创建1行2列的子图布局
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

# 遍历每个子图和对应的m值
for ax, m, label in zip(axes, m_values, m_labels):
    particles = particles_speed(v, T, m)
    ax.plot(v, particles, lw=1, color='blue')
    ax.set_xlabel('v (m/s)')
    ax.set_ylabel('概率密度 f(v)')
    ax.set_title(f'{label}\nT={T} K')
    ax.grid()

plt.tight_layout()  # 自动调整子图间距，避免重叠
plt.show()

关键修改说明 #

• 将两个m值存入列表，用循环批量处理，减少重复代码
• 把图属性设置（图例、坐标轴标签等）移出循环，避免重复执行
• 添加清晰的粒子类型标签，方便区分不同曲线
• 用plt.tight_layout()优化多子图的间距布局

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cesarengineer