如何在一个图中绘制散点图和折线图作为子图？

Question

我有以下代码：

散点图：

plt.scatter(x_1.values[y_ocsvm1 == 1, 2], scaled_array[y_ocsvm1 == 1, 0], c = 'red', label = 'cluster1')
plt.scatter(x_1.values[y_ocsvm1 == -1, 2], scaled_array[y_ocsvm1 == -1, 0], c = 'blue', label = 'cluster2')
plt.ticklabel_format(useOffset=False)
plt.yticks(np.arange(min(scaled_array[:,[0]]), max(scaled_array[:,[0]]), 0.05))
plt.legend()
plt.show()

这给了我：

用于线图：

plt.plot(x, y)

这给了我

我想将这两个图作为子图绘制在同一图（垂直堆叠图）中。

我想知道如何做到

谢谢

编辑：

我尝试做：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(plt.scatter(x_1.values[y_ocsvm1 == 1, 2], scaled_array[y_ocsvm1 == 1, 0], c = 'red', label = 'cluster1')
, plt.scatter(x_1.values[y_ocsvm1 == -1, 2], scaled_array[y_ocsvm1 == -1, 0], c = 'blue', label = 'cluster2'))

它给了我想要的图，如下所示：

但是它也显示以下错误：

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'PathCollection'

Answer 1

尝试以下

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

ax1.plot(x, y)

ax2.scatter(x_1.values[y_ocsvm1 == 1, 2], scaled_array[y_ocsvm1 == 1, 0], 
            color='red', label='cluster1')
ax2.scatter(x_1.values[y_ocsvm1 == -1, 2], scaled_array[y_ocsvm1 == -1, 0], 
            color='blue', label='cluster2')

plt.legend() # To show the legend