通过多次调用matplotlib.pyplot.figure()可创建多个独立图形窗口,每次调用后紧跟绘图命令即可将内容绘制到对应画布,如figure(1)和figure(2)分别显示不同图表,结合figsize和dpi参数可自定义图像大小与分辨率,最后调用plt.show()显示所有图形。

在 Python 中使用 matplotlib.pyplot.figure() 函数可以创建独立的图形窗口,如果想画两张图,可以通过多次调用 figure() 来实现。每张图会显示在不同的窗口或画布中。
1. 使用 figure() 分别创建两个图形
每次调用 figure() 会生成一个新的绘图画布,接着使用 plot() 绘制对应的数据。
import matplotlib.pyplot as plt
# 第一张图
plt.figure(1)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label="Line 1")
plt.title("Figure 1: First Plot")
plt.legend()
# 第二张图
plt.figure(2)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 4], label="Line 2",)
plt.title("Figure 2: Second Plot")
plt.legend()
# 显示所有图形
plt.show()
在这个例子中,figure(1) 和 figure(2) 创建了两个独立的图形窗口。每个 figure 后面的 plot 操作只作用于当前 figure。
2. 设置 figure 的大小和分辨率
你还可以通过 figsize 和 dpi 参数控制图像尺寸和清晰度。

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import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1, figsize=(6, 4), dpi=100)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
plt.title("Custom Size Figure")
plt.figure(2, figsize=(8, 5), dpi=120)
plt.scatter([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 4],)
plt.title("Another Custom Figure")
plt.show()
3. 注意事项
- 调用 figure() 后必须紧跟绘图命令(如 plot、scatter 等),否则可能绘制到错误的画布上。
- 如果不指定 figure 编号(如 figure(1)),系统会自动递增编号。
- 使用 plt.show() 才能最终显示所有图形。
基本上就这些。用 figure() 控制多图显示简单直接,适合需要分开分析数据的场景。
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python red igs Python matplotlib
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