在matlab中，您可以随时返回到任何图，更新或添加到它中使用comand figure(the_figure_number);
这在for循环中非常有用，例如
x=0:0.2:20;
for n=[1 2 3 4]
figure(1);
plot(x,n*x);
hold on
figure(2);
plot(x,x.^n);
hold on
end
前面的代码将生成2个图形，每个图形与4个图形共享轴.
在Python中使用matplotlib，这看起来很难实现(Python不是很好). 有没有一种方法来实现这一点，而不使用子图或更糟糕的是单独的for循环？
我想要绘制的真实数据太大，所以多个for循环非常慢，加上为了发布目的，每个图都需要有自己的. svg文件，所以子图很不方便.
我认为你可以使用与matlab相同的代码 struct 得到相同的行为.下面的代码将生成两个图，每个图有4个图，而不使用子图. 在matplotlib中，子图用于在同一图形上显示多个图形，但这里您希望在同一图形上添加多个图形. 你可以回到一个数字添加图例，标题，定义轴限制，显示任何格式，如网格，股票等.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Create the x vector
x = np.arange(0, 20.2, 0.2)
# Loop over the values of n
for n in [1, 2, 3, 4]:
# Plot n*x for each n in the first figure
plt.figure(1)
plt.plot(x, n*x, label=f'n={n}')
# Plot x^n for each n in the second figure
plt.figure(2)
plt.plot(x, x**n, label=f'n={n}')
# Format the first figure
# title, legends, grids, tickers, axis limits, colors, ...
plt.figure(1)
plt.legend()
plt.title('n*x for n in [1, 2, 3, 4]')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('n*x')
# Format the second figure.
plt.figure(2)
plt.legend()
plt.title('x^n for n in [1, 2, 3, 4]')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('x^n')
# Show all figures
plt.show()