plt.plot color= 浅紫色

plt.plot是matplotlib库中用于绘制折线图的函数，color参数用于指定折线的颜色。浅紫色可以使用"lavender"或者"#E6E6FA"两种方式来表示。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, color="lavender")
plt.show()

相关问题：
1. matplotlib库中还有哪些常用的绘图函数？
2. 如何给折线图添加图例？
3. 如何设置坐标轴的范围和标签？

相关问题

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) n1=total_data[:10] x=n1['名称'].values y1=n1['男厕位'].values y2=n1['女厕位'].values y3=n1['第三卫生间'].values y_1=y1 y_2=y2 y_3=y3 plt.plot(x, y_1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位') plt.plot(x, y_2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位') plt.plot(x, y_3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间') plt.legend() # 显示图例 plt.xticks(x, rotation=45) plt.ylim(0,14) plt.xlabel("名称") # X轴标签 plt.ylabel("数量") # Y轴标签 plt.show()

这段代码主要是用来绘制各地区公共厕所男女厕位和第三卫生间数量的折线图。以下是一些可以进行优化的建议：

1. 将代码分成多行，使其更易读。例如，将 `x`、`y1`、`y2`、`y3` 的定义放在第一行后面。

2. 使用 `f-string` 来格式化字符串，可以让代码更简洁。例如，将 `plt.xlabel("名称")` 改为 `plt.xlabel(f"名称")`。

3. 使用 `ax` 对象来绘制图像。这样可以更好地控制图像的各个元素，并且可以更加方便地对图像进行优化。

4. 可以使用 `plt.subplots()` 函数来创建画布和子图，这样可以更加方便地控制画布大小和子图数量。

5. 将 `dpi` 的值调整为更合适的值，使图像在不同设备上显示效果更好。可以根据实际情况进行调整。

下面是优化后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
n1 = total_data[:10]
x = n1['名称'].values
y1 = n1['男厕位'].values
y2 = n1['女厕位'].values
y3 = n1['第三卫生间'].values

# 绘图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6), dpi=150)

# 绘制折线图
ax.plot(x, y1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位')
ax.plot(x, y2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位')
ax.plot(x, y3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间')

# 添加图例
ax.legend()

# 设置X轴标签、Y轴标签、标题、刻度、范围
ax.set_xlabel(f"名称")
ax.set_ylabel("数量")
ax.set_title(f"各地区公共厕所男女厕位和第三卫生间数量折线图")
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(x, rotation=45)
ax.set_ylim(0, 14)

# 显示图像
plt.show()

这样，代码更加清晰易读，并且具有更好的可维护性。

t = np.linspace(0, 3, 300) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) y = np.cos(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(2,3,0) plt.plot(t,x, color='g') plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t,y,color='r', ls='--') plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t,x, color='b') plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t,y,color='y', ls='--') plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t,x, color='k') plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t,y,color='m', ls='--') plt.show()

这段代码存在问题，需要进行修改才能正常运行。可以尝试以下修改：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(0, 3, 300)
f = 1
x = np.sin(2*np.pi*f*t)
y = np.cos(2*np.pi*f*t)

plt.figure(figsize=(10,4))
plt.subplot(2,3,1)
plt.plot(t,x, color='g')
plt.subplot(2,3,2)
plt.plot(t,y,color='r', ls='--')
plt.subplot(2,3,3)
plt.plot(t,x, color='b')
plt.subplot(2,3,4)
plt.plot(t,y,color='y', ls='--')
plt.subplot(2,3,5)
plt.plot(t,x, color='k')
plt.subplot(2,3,6)
plt.plot(t,y,color='m', ls='--')
plt.show()

修改后的代码会生成六个子图，其中前三个子图绘制的是正弦波，后三个子图绘制的是余弦波。其中，`plt.subplot`的第一个参数表示子图的行数，第二个参数表示子图的列数，第三个参数表示子图的编号。