from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('nanjing.csv',encoding='gbk') data['最高气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[0] data['最低气温'] = data['气温'].str.split('/',expand=True)[1] data['最高气温'] = data['最高气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) data['最低气温'] = data['最低气温'].map(lambda x:int(x.replace('℃',''))) dates=data['日期'] highs=data['最高气温'] lows=data['最低气温'] fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6)) plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5) plt.plot(dates,lows,c='blue',alpha=0.5) plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.2) plt.title('2023南京天气',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=6) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('气温',fontsize=12) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=10) plt.xticks(dates[::20])

这段代码用于读取CSV文件中的天气数据，并将每日最高气温和最低气温绘制成折线图。具体实现过程如下：

1. 使用Pandas中的read_csv函数读取保存天气数据的CSV文件，文件名为nanjing.csv，并指定编码格式为GBK；
2. 对气温这一列数据进行处理，分别提取最高气温和最低气温，保存为新的两列数据；
3. 将最高气温和最低气温、日期数据分别保存为三个变量，用于绘制折线图；
4. 创建一个大小为10x6英寸、分辨率为128dpi的绘图窗口；
5. 绘制最高气温和最低气温的折线图，并使用alpha参数设置折线的透明度；
6. 使用fill_between函数填充最高气温和最低气温之间的区域，并使用alpha参数设置填充区域的透明度；
7. 添加图表标题、坐标轴标签等信息，并设置字体大小；
8. 使用xticks函数设置x轴刻度，每隔20个日期显示一个刻度。

需要注意的是，在绘制折线图时，使用了fill_between函数填充最高气温和最低气温之间的区域。同时，使用了xticks函数设置x轴刻度，并使用fig.autofmt_xdate()函数自动调整日期标签的角度。

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import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题，同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False是什么意思

这是一个Python代码片段，它用于设置matplotlib库绘图时的字体和符号显示方式。具体来说，它完成以下两个任务：

1.设置字体:

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

这一行代码将matplotlib库绘图时所使用的字体设置为了'SimHei'，也就是中文字体黑体。这样做可以确保在图表中包含中文时，中文能够正确地显示。

2.设置符号显示方式:

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这一行代码则设置了符号的显示方式，将其设置为了False。默认情况下，matplotlib库绘图时使用的符号是ASCII码，但是有些符号（如减号）在ASCII码中不存在，因此需要使用Unicode编码来表示。而unicode编码中的符号在matplotlib中默认是不显示的，因此需要将其设置为False，这样才能正确地显示这些符号。