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  1. When visualizing multiple datasets, Matplotlib's subplots() function is the most efficient way to create organized layouts for comparison. You can arrange plots in grids, share axes, and customize each subplot individually.

    Using plt.subplots() for Multiple Datasets

    Step 1: Import Libraries and Prepare Data

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    # Example datasets
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    y3 = np.sin(x) * np.cos(x)
    y4 = np.exp(-x/3) * np.sin(2*x)
    コピーしました。

    Step 2: Create a Grid of Subplots

    fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
    fig.suptitle('Multiple Datasets in Subplots')

    # Plot each dataset in its own subplot
    axs[0, 0].plot(x, y1, color='b', label='sin(x)')
    axs[0, 0].set_title('Plot 1')
    axs[0, 0].legend()

    axs[0, 1].plot(x, y2, color='r', linestyle='--', label='cos(x)')
    axs[0, 1].set_title('Plot 2')
    axs[0, 1].legend()

    axs[1, 0].scatter(x, y3, color='g', label='sin(x)*cos(x)')
    axs[1, 0].set_title('Plot 3')
    axs[1, 0].legend()

    axs[1, 1].bar(x[:10], y4[:10], color='m', label='exp(-x/3)*sin(2x)')
    axs[1, 1].set_title('Plot 4')
    axs[1, 1].legend()

    plt.tight_layout()
    plt.show()
    コピーしました。
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  2. Multiple datasets on the same scatter plot - Stack …

    Although accepted answer works good but with matplotlib version 2.1.0, it is …

    • レビュー数: 1

      コード サンプル

      fig = plt.figure()
      ax1 = fig.add_subplot(111)
      ax1.scatter(x[:4], y[:4], s=10, c='b', marker="s", label='first')
      ax1.scatter(x[40:],y[40:], s=10, c='r', marker="o", label='second')
      plt.legend(loc='upper left');...
      stackoverflow についてさらに表示
      フィードバック
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      References The use of the following functions, methods, classes and modules is shown in this example: matplotlib.axes.Axes.hist / matplotlib.pyplot.hist

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