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

X_train, y_train = df_train.iloc[:, 1:], df_train.iloc[:, 0] X_test, y_test = df_test.iloc[:, 1:], df_test.iloc[:, 0] reg = xgb.XGBRegressor(n_estimators=1000) reg.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)], early_stopping_rounds=50, verbose=False) # Change verbose to True if you want to see it train f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10)) _ = plot_importance(reg, height=0.9, ax=ax) plt.show() df_test['Prediction'] = reg.predict(X_test) df_all = pd.concat([df_test, df_train], sort=False) f, ax = plt.subplots(1) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(15) _ = df_all[['Global_active_power', 'Prediction']].plot(ax=ax, style=['-', '.']) ax.set_xbound(lower='12-10-2007', upper='12-20-2007') plot = plt.suptitle('Predicted Day')

这段代码使用 XGBoost 模型对数据集进行训练和预测，并且绘制了预测的结果与真实值之间的比较图。首先，将训练集和测试集分别赋值给 X_train, y_train 和 X_test, y_test 变量。然后，使用 XGBRegressor 类定义了一个 XGBoost 模型，其中 n_estimators 参数指定了模型中树的数量。接着，使用 fit 方法对模型进行训练，并使用 eval_set 参数来指定训练集和测试集，early_stopping_rounds 参数用于提前终止训练，verbose 参数用于控制训练时是否输出日志信息。训练完成后，使用 plot_importance 函数绘制了特征重要性图表。接下来，使用 predict 方法对测试集进行预测，并将预测结果添加到 df_test 数据集中。最后，将 df_test 和 df_train 数据集合并，绘制了预测结果与真实值之间的比较图，其中 set_xbound 方法用于设置 x 轴的显示范围。

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, upper_control_limit=ucl, lower_control_limit=lcl, ax可以尝试用以下方式进行代码优化：

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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)