在数据分析和可视化领域，使用Python的matplotlib库绘制图表是非常常见的操作。今天，我们将探讨如何利用`plt.figure()`函数创建包含两行子图的图表，从而更高效地展示数据。👩‍💻📈

首先，确保你的环境中已安装了matplotlib。可以使用pip安装：`pip install matplotlib`。接着，我们开始导入必要的库，并设置我们的数据。📚

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

创建一些示例数据

x = np.linspace(0, 2 np.pi, 400)

y = np.sin(x 2)

```

接下来，我们利用`plt.figure()`创建一个包含两行子图的图形对象。通过调整参数，我们可以轻松定制每个子图的大小和布局。🔧

```python

fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 8))

```

最后，我们可以在每个子图中绘制不同的数据，以展示不同维度的信息。让我们在第一行绘制正弦曲线，在第二行绘制余弦曲线。📊

```python

axs[0].plot(x, y)

axs[0].set_title('Sine Wave')

axs[1].plot(x, np.cos(y))

axs[1].set_title('Cosine of Sine Wave')

```

通过这种方式，你可以轻松地在一个窗口中比较和分析不同类型的数据，使得数据可视化更加直观和高效。🌟

现在，你已经学会了如何使用`plt.figure()`创建包含两行子图的图表，开始探索更多数据可视化的方法吧！🚀