import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1) # 创建图表1
plt.figure(2) # 创建图表2
ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1
ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2
x = np.linspace(0, 3, 100)
for i in xrange(5):
    plt.figure(1)  #? # 选择图表1
    plt.plot(x, np.exp(i*x/3))
    plt.sca(ax1)   #? # 选择图表2的子图1
    plt.plot(x, np.sin(i*x))
    plt.sca(ax2)  # 选择图表2的子图2
    plt.plot(x, np.cos(i*x))

plt.show()

%matplotlib inline 
#要在ipy notebook里直接显示Matplotlib的输出图象，需要%inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
(C,S)=np.cos(X),np.sin(X)

#这里用到了Matplotlib和numpy模块,linspace在(?π,π)之间分成共256个小段，
#并把这256个值赋予X。C,S分别是cosine和sine值（X,C,S都是numpy数组）
plt.plot(X,C)
plt.plot(X,S)
plt.show()