def plot_count(feature, title, df, size=1): f, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(4size,4)) total = float(len(df)) g = sns.countplot(df[feature], order = df[feature].value_counts().index[:20], palette='Set3') g.set_title("Number and percentage of {}".format(title)) if(size > 2): plt.xticks(rotation=90, size=8) for p in ax.patches: height = p.get_height() ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 3, '{:1.2f}%'.format(100height/total), ha="center") plt.show() plot_count("lei2", "lei", ob,4)解释这段代码

这段代码是一个 Python 函数，用于绘制数据框中某个特征的计数直方图。具体来说，输入参数包括要绘制的特征名称、特征的标题、数据框以及可选的图像大小。函数使用 seaborn 库中的 countplot 函数绘制计数直方图，并将特征值按出现次数排序，只显示前 20 个特征值。函数还会在图像中显示每个特征值出现的数量和百分比。如果图像大小超过 2，则会将 x 轴标签旋转 90 度并缩小标签的字体大小。最后，函数会调用 plot_count 函数来绘制计数直方图，其中参数分别为 "lei2"、"lei"、ob 和 4。

相关问题

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

这段代码定义了一个名为plot_bar_chart的函数，它可以绘制柱状图。函数的输入包括一个数据框（df）、一个列名的列表（columns）、网格的行数和列数（grid_rows和grid_cols）、x轴和y轴标签（x_label和y_label）、标题（title）、是否只显示整数（whole_numbers_only）、是否在图上显示数据标签（count_labels）、以及是否以百分比形式显示数据标签（as_percentage）。

在函数内部，它首先计算需要绘制的子图的数量，然后根据网格的行数和列数创建子图。接下来，对于每个给定的列名，函数从数据框中选择该列，并将其存储在变量df_column中。如果whole_numbers_only为True，则函数只绘制整数值。接着，函数将x轴和y轴的值分别设置为列中每个唯一值的出现次数和值本身。最后，函数在每个子图上绘制柱状图，并将数据标签添加到每个条形上。如果没有足够的子图来填充整个网格，则函数会删除空的子图以使图像更清晰。

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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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))

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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,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：

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，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)