同时显示 2 个图，而不是一个接一个地显示

我有以下代码，首先显示 matplotlib 图。然后，我必须关闭第一个图，以便出现第二个图。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mglearn

# generate dataset
X, y = mglearn.datasets.make_forge()
# plot dataset
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
plt.legend(["Class 0", "Class 1"], loc=4)
plt.xlabel("First feature")
plt.ylabel("Second feature")
print("X.shape: {}".format(X.shape))

plt.show()

X, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=40)
plt.plot(X, y, 'o')
plt.ylim(-3, 3)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Target")

plt.show()

我想让 2 个 matplotlib 图同时出现。

plt.show()绘制状态机中存在的所有数字。仅在脚本末尾调用它，可确保绘制所有先前创建的图形。

现在您需要确保每个绘图确实是在不同的图形中创建的。这可以通过使用来实现plt.figure(fignumber) where fignumber是从索引开始的数字1.

import matplotlib.pyplot as plt
import mglearn

# generate dataset
X, y = mglearn.datasets.make_forge()

plt.figure(1)
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
plt.legend(["Class 0", "Class 1"], loc=4)
plt.xlabel("First feature")
plt.ylabel("Second feature")


plt.figure(2)
X, y = mglearn.datasets.make_wave(n_samples=40)
plt.plot(X, y, 'o')
plt.ylim(-3, 3)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Target")

plt.show()