figure,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,4)) ax[0].set_title('催款未付订单') plt.axhline(x=3, color='r', linestyle='-',ax=ax[0])纠错
时间: 2023-12-24 15:05:09 浏览: 63
根据您提供的代码,应该将plt.axhline()函数中的plt改为ax[0],以便在子图ax[0]上添加水平线。以下是修改后的代码:
```python
figure, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
ax[0].set_title('催款未付订单')
ax[0].axhline(y=3, color='r', linestyle='-')
```
这样就可以在子图ax[0]上添加一条y=3的红色水平线了。注意,要使用axhline()函数,必须先指定要添加水平线的坐标轴,即ax[0]。
相关问题
def tsplot(y, lags=None, title='', figsize=(14, 8)): fig = plt.figure(figsize=figsize) layout = (2, 2) ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0)) hist_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 1)) acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0)) pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))
这是一个 Python 函数,用于绘制时间序列的图形,其中 y 是时间序列数据,lags 是滞后值,title 是图形的标题,figsize 是图形的大小。函数中使用了 matplotlib 库来绘制图形,其中 layout 是一个元组,用于指定图形的布局,ts_ax、hist_ax、acf_ax 和 pacf_ax 分别是四个子图的坐标轴对象。
帮我优化下代码 memfile0 = BytesIO() fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0) # 生成控制图 plt.savefig(memfile0) run0 = table.cell(31, 0).paragraphs[0].add_run() picture0 = run0.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() memfile0 = BytesIO() fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) ppk_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, target=target, ax=ax1) # 生成ppk图 plt.savefig(memfile0) run1 = table.cell(32, 0).paragraphs[0].add_run() picture1 = run1.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() memfile0 = BytesIO() fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) ixbar_mrbar_plot(mean_data, ax2=ax2) # 生成移动极差控制图 plt.savefig(memfile0) run2 = table.cell(33, 0).paragraphs[0].add_run() picture2 = run2.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() memfile0 = BytesIO() fig3, ax3 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) sm.qqplot(mean_data, ax=ax3, fit=True, line="45") # 生成QQ图 plt.savefig(memfile0) run3 = table.cell(34, 0).paragraphs[0].add_run() picture3 = run3.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() memfile0 = BytesIO() fig4, ax4 = plt.subplots(figsize=(16, 9)) ax4.scatter(mean_data.index, mean_data.values) # 散点图 plt.savefig(memfile0) run4 = table.cell(35, 0).paragraphs[0].add_run() picture4 = run4.add_picture(memfile0, width=Inches(6)) memfile0.close() #
可以可以尝可以尝试可以尝试用可以尝试用以下可以尝试用以下方式可以尝试用以下方式进行可以尝试用以下方式进行代码可以尝试用以下方式进行代码优可以尝试用以下方式进行代码优化可以尝试用以下方式进行代码优化:
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violations_points = control_plot(mean_data可以尝试用以下方式进行代码优化:
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violations_points = control_plot(mean_data,可以尝试用以下方式进行代码优化:
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violations_points = control_plot(mean_data, upper可以尝试用以下方式进行代码优化:
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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=u可以尝试用以下方式进行代码优化:
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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl可以尝试用以下方式进行代码优化:
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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl,可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower可以尝试用以下方式进行代码优化:
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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=l可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl,可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综可以尝试用以下方式进行代码优化:
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memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
mem可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 =可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = Bytes可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0,可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 =可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16,可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
viol可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points =可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data,可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=u可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl,可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=l可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl,可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0可以尝试用以下方式进行代码优化:
1. 将BytesIO与subplots分别用单独的行来定义,使代码更易读:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
2. 可以考虑将control_plot函数的参数传递直接写在函数调用的地方,避免过多的赋值操作:
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
综上,优化后的代码为:
memfile0 = BytesIO()
fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))
violations_points = control_plot(mean_data, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax=ax0)
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