用 pd.Series()与pd.DataFrame()调用plot()分别绘图，并进行风格样式的设置，包含透明度与颜色，需要安装pandas和numpy库.

当你使用pandas库中的`pd.Series()`和`pd.DataFrame()`数据结构绘制图表时，它们都提供了内置的`plot()`函数来进行可视化。以下是基本步骤：

**1. 对于`pd.Series()`：**

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个Series
data = pd.Series(np.random.randn(10))

# 绘制折线图，默认样式
data.plot()

# 风格、透明度和颜色设置示例
plt.figure(figsize=(8,5))
ax = data.plot(kind='line', color='blue', alpha=0.7)  # 设置线型，颜色和透明度
ax.set_title('Line Plot of Series')

**2. 对于`pd.DataFrame()`：**

df = pd.DataFrame({
    'column1': np.random.randn(10),
    'column2': np.random.randn(10)
})

# 默认绘制所有列的柱状图或折线图
df.plot()

# 指定特定列并定制样式
df[['column1']].plot(kind='bar', color=['red'], alpha=0.6)

plt.figure()
df.plot.area(alpha=0.4)  # 面积图，设置了透明度
plt.title('Area Plot of DataFrame')

这里，我们使用了matplotlib库中的`plt.figure()`和`ax.set_title()`等函数来控制图表的布局和标题。如果你想了解更多详细的样式设置，可以查阅pandas和matplotlib的官方文档。