Python Matplotlib多次调用plt.plot()绘图的疑问及方法咨询

嘿，我懂你的困惑！一开始用Matplotlib的时候，确实容易误以为每次调用plt.plot()都会生成一个全新的图表，但其实不是这样的——Matplotlib的pyplot接口默认是在当前活跃的绘图区域（也就是Axes）上添加曲线，而不是每次都新建独立图表，这和x值是否相同完全没关系。

你看到代码只生成2个绘图，大概率是因为你的代码里只主动创建了2次新的图表（比如调用了2次plt.figure()），所以前几个plt.plot()都叠加在第一个图里，后面的则叠加在第二个图里，而不是每个plt.plot()对应一个独立图表。

怎么用相同x值创建独立图表？ #

有两种常用的方法，根据你的需求选就行：

方法1：每次绘图前新建一个独立的Figure

如果想要每个曲线都在单独的窗口（或图表文件）里，每次绘图前调用plt.figure()就行，它会创建一个全新的绘图窗口，后续的plt.plot()就会画在这个新窗口里：

# 第一个独立图表：只画数据点
plt.figure()
plt.plot(x_vals, y_vals,'o',label='Data Points')
plt.title("原始数据点")
plt.legend()

# 第二个独立图表：只画拟合线
plt.figure()
plt.plot(x_vals, best_fit, 'r-', label='SVM Regression Line',linewidth=3)
plt.title("SVM拟合回归线")
plt.legend()

# 如果还有第三个曲线，继续新建figure
plt.figure()
plt.plot(x_vals, another_curve, 'g--', label='另一条曲线')
plt.title("其他曲线")
plt.legend()

plt.show() # 显示所有图表

方法2：用子图在同一个窗口里放多个独立绘图

如果想把多个图表放在同一个窗口里对比，用plt.subplots创建多个子图区域，每个子图都是独立的：

# 创建1行3列的子图，设置整体大小
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(15, 5))

# 第一个子图：画数据点
axes[0].plot(x_vals, y_vals,'o',label='Data Points')
axes[0].set_title("原始数据点")
axes[0].legend()

# 第二个子图：画拟合线
axes[1].plot(x_vals, best_fit, 'r-', label='SVM Regression Line',linewidth=3)
axes[1].set_title("SVM拟合回归线")
axes[1].legend()

# 第三个子图：画其他曲线
axes[2].plot(x_vals, another_curve, 'g--', label='另一条曲线')
axes[2].set_title("其他曲线")
axes[2].legend()

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

另外补充一句：其实你原来把数据点和拟合线画在同一个图里的用法是很常见的——这样能直观对比数据和模型的拟合效果，Matplotlib默认的叠加行为就是为了方便这种场景~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Huzo