N['r_z'].plot()

这行代码应该是在使用 Pandas 绘制 DataFrame 中某一列数据的折线图。假设 DataFrame 名称为 N，列名为 r_z，那么这行代码会绘制 r_z 列的折线图。

具体来说，这行代码使用 Pandas 的 plot() 函数绘制了 N DataFrame 中 r_z 列的折线图。该函数会自动将 DataFrame 中的索引作为 x 轴，r_z 列的值作为 y 轴，并绘制折线图。如果你想要更改线条颜色、线型、图例等属性，可以在 plot() 函数中传入相应的参数。

示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 DataFrame
N = pd.DataFrame({'r_z': [1, 2, 3, 4, 5], 'c_y': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 绘制折线图
N['r_z'].plot(color='blue', linestyle='--', label='r_z')
plt.title('折线图')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个简单的 DataFrame，包含两列数据 r_z 和 c_y。然后使用 plot() 函数绘制了 r_z 列的折线图，指定了线条颜色为蓝色，线型为虚线，图例标签为 r_z。最后，我们设置了标题、x轴标签、y轴标签和图例，并绘制了图表。

相关问题

N = len(RV_5min) - 1 RV_real_pred = np.zeros(N+1) RV_real_uub = np.zeros(N+1) RV_real_llb = np.zeros(N+1) RV_real_pred[0] = RV_5min[0] RV_real_uub[0] = RV_5min[0] RV_real_llb[0] = RV_5min[0] alpha=0.05 z_alpha = norm.ppf(1-alpha/2) for i in range(N): RV_real_pred[i+1] = c + beta*RV_5min[i] RV_real_uub[i+1] = RV_real_pred[i+1] + z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_diff))*np.sqrt(1+beta**2) RV_real_llb[i+1] = RV_real_pred[i+1] - z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_diff))*np.sqrt(1+beta**2) plt.plot(RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_pred), 'k:') plt.plot(RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_uub), 'r--', RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_llb), 'r--') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('RV') plt.legend(['Predicted', 'Upper Bound', 'Lower Bound']) plt.show() 画图x和y的长度不一样怎么改

为了绘制图形，确保x和y的长度一致，可以使用相同的时间轴作为x轴。假设RV_5min.index是时间轴，可以将其作为x轴，而RV_5min作为y轴。请注意，RV_5min和RV_diff的长度可能不同，因此需要相应调整。

下面是修正后的代码：

N = len(RV_5min) - 1
RV_real_pred = np.zeros(N+1)
RV_real_uub = np.zeros(N+1)
RV_real_llb = np.zeros(N+1)
RV_real_pred[0] = RV_5min[0]
RV_real_uub[0] = RV_5min[0]
RV_real_llb[0] = RV_5min[0]

alpha=0.05
z_alpha = norm.ppf(1-alpha/2)

for i in range(N):
    RV_real_pred[i+1] = c + beta*RV_5min[i]
    RV_real_uub[i+1] = RV_real_pred[i+1] + z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_5min))*np.sqrt(1+beta**2)
    RV_real_llb[i+1] = RV_real_pred[i+1] - z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_5min))*np.sqrt(1+beta**2)

plt.plot(RV_5min.index, np.maximum(0, RV_real_pred), 'k:')
plt.plot(RV_5min.index, np.maximum(0, RV_real_uub), 'r--', RV_5min.index, np.maximum(0, RV_real_llb), 'r--')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('RV')
plt.legend(['Predicted', 'Upper Bound', 'Lower Bound'])
plt.show()

这样修改后，x轴和y轴的长度应该一致，可以正确地绘制图形。

import matplotib. pyplt as plt import numpy as np from mpl_toolkits. mplot3d import Axes3D from matplotlib. ticker import LinearLocator,FormatStrFormatte fig= plt. figure() ax=Axes3D(fig) n= 256 x= np. arange(-5,5,0.25) y= np. arange(-5,5,0.25) X,Y= np. meshgrid(x,y) R=mp. sqrt(X**2+Y**2) Z= np.sin(R) surf=ax. plot_surface( X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax. set_zlim(-1.01,1.01) ax.zaxis.set_major_locattor(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formaatter( FormatStrFormatter('%.02f ')) fig. colorbar( surf, shrink=0.5,aspect=5) plt. show()

// 安全模式下不允许制冷
QMessageBox::warning(this, tr("警告"), tr("安全模这是一个使用matplotlib库绘制的三维图形，具体来说是一个以x、y为自变量，式下不允许制冷！"));
return;
}
// 制冷水
m_statusLabel->setText(tr("状态以sin(sqrt(x^2+y^2))为因变量的曲面图。代码中使用了numpy库生成自变量的取值范围，以及计算因变量的值。最后使用Axes3D对象的plot_surface()方法绘：制冷中"));
m_temperatureEdit->setText(QString::number(--m_temperature));
m_temperatureSlider->setValue(m_temperature);
}

void WaterDispenser::onDispenseButtonClicked()
{
// 出水
m_statusLabel->setText(tr("状态：出水制曲面图，并使用set_zlim()方法设置z轴的范围，使用zaxis.set_major_locator()和zaxis.set_major_formatter()方法设置z轴的刻度和标签格式。最后使用colorbar()方法添加颜色条。