matplotlib与numpy绘制折线图给出完整实例

以下是一个使用matplotlib和numpy绘制折线图的完整示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('Sin Function')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图像
plt.show()

这个示例中，我们使用numpy生成了一个包含100个均匀分布的值的数组，并使用正弦函数将其映射到一个新的数组中。然后，我们使用matplotlib的plot函数将x和y数组作为参数绘制在图表上。

我们还添加了标题和标签，以帮助读者理解图表的含义。最后，我们使用show函数显示图像。

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matplotlib与numpy，xlwings绘制折线图给出完整实例

以下是使用matplotlib、numpy和xlwings绘制折线图的完整示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import xlwings as xw

# 从Excel文件中读取数据
wb = xw.Book('data.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
x_values = sheet.range('A2:A11').value
y_values = sheet.range('B2:B11').value

# 将数据转换为numpy数组
x_array = np.array(x_values)
y_array = np.array(y_values)

# 使用matplotlib绘制折线图
plt.plot(x_array, y_array)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图')

# 显示图形
plt.show()

# 关闭Excel文件
wb.close()

这段代码假设我们有一个名为"data.xlsx"的Excel文件，其中包含以下数据：

| X | Y |
|---|---|
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
| 3 | 6 |
| 4 | 8 |
| 5 | 10 |
| 6 | 12 |
| 7 | 14 |
| 8 | 16 |
| 9 | 18 |
| 10 | 20 |

我们使用xlwings库从Excel文件中读取数据，并将其转换为numpy数组。然后，我们使用matplotlib绘制折线图，并添加标签和标题。最后，我们显示图形并关闭Excel文件。

请注意，我们使用的是基本的matplotlib绘图方法。如果需要，您可以使用其他matplotlib函数来调整图形的外观和样式。

matplotlib与numpy，xlwings，pandas绘制图给出完整实例

以下是一个完整的实例，展示如何使用matplotlib、numpy、xlwings和pandas绘制图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xlwings as xw
import pandas as pd

# 读取Excel数据
wb = xw.Book('data.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
data = sheet.range('A1').expand().value

# 转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

# 绘制折线图
plt.plot(df['日期'], df['销售额'])
plt.title('销售额趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')

# 绘制柱状图
plt.bar(df['日期'], df['订单量'])
plt.title('订单量趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('订单量')

# 保存图表
plt.savefig('trend.png')

# 显示图表
plt.show()

# 关闭Excel
wb.close()

这个例子首先使用xlwings读取Excel数据，然后使用pandas将数据转换为DataFrame。接下来，使用matplotlib绘制折线图和柱状图，并保存为PNG文件。最后，关闭Excel并展示图表。