如何用matplotlib显示多个图形？

要使用matplotlib显示多个图形，可以使用子图（subplots）的方式来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在matplotlib中，可以使用plt.subplots()函数创建一个包含多个子图的图形窗口。该函数返回一个包含所有子图的元组，以及一个包含所有子图的Figure对象。

下面是一个示例代码，展示如何使用matplotlib显示多个图形：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含2行2列的子图窗口
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 在第一个子图中绘制折线图
axes[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[0, 0].set_title('折线图')

# 在第二个子图中绘制散点图
axes[0, 1].scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[0, 1].set_title('散点图')

# 在第三个子图中绘制柱状图
axes[1, 0].bar([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[1, 0].set_title('柱状图')

# 在第四个子图中绘制饼图
axes[1, 1].pie([1, 2, 3, 4], labels=['A', 'B', 'C', 'D'])
axes[1, 1].set_title('饼图')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个2行2列的子图窗口，然后在每个子图中绘制了不同类型的图形，包括折线图、散点图、柱状图和饼图。通过axes[row, col]的方式可以选择特定的子图进行绘制，其中row和col分别表示子图的行索引和列索引。

在实际应用中，可以根据需要创建不同大小和布局的子图窗口，并在每个子图中绘制相应的图形。这样可以方便地在一个图形窗口中显示多个相关的图形。

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