使用python通过for循环在导入EXCEL矩阵时同时绘制多条曲线在一个图中，并以第一行为横坐标，其他行为纵坐标

以下是一个示例代码，其中使用了pandas和matplotlib库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件，并以第一行为列名
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=0)

# 获取横坐标
x = df.iloc[0]

# 获取纵坐标
y = df.iloc[1:]

# 绘制曲线
for col in y:
    plt.plot(x, y[col], label=col)

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Multiple Curves')

# 显示图像
plt.show()

在该代码中，首先使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件，并将第一行作为列名。然后，使用iloc函数获取第一行作为横坐标，后面的行作为纵坐标。

接着，使用for循环遍历每一列纵坐标数据，使用matplotlib的plot函数绘制曲线，并使用label参数设置曲线的名称。

最后，使用legend函数添加图例，使用title函数添加标题，并使用show函数显示图像。

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除了使用Matlab和Python代码之外，您还可以使用其他一些软件或工具来绘制图表。以下是一些可选的工具：

1. Microsoft Excel：您可以使用Excel中的图表功能来绘制图表。将数据输入到Excel中，然后选择适当的图表类型并进行格式化。您可以使用Excel中的“插入”选项卡上的图表向导来帮助您选择正确的图表类型。

2. Google Sheets：与Excel类似，Google Sheets也具有绘制图表的功能。将数据输入到Google Sheets中，然后选择适当的图表类型并进行格式化。您可以使用Google Sheets中的“插入图表”功能来帮助您选择正确的图表类型。

3. Tableau Public：Tableau是一种功能强大的数据可视化工具，可以帮助您绘制交互式和动态的图表。您可以使用Tableau Public来创建免费的交互式图表，然后将其嵌入到网站或博客中。

4. D3.js：如果您具有编程经验，您可以使用D3.js来创建自定义的动态图表。D3.js是一个JavaScript库，可以帮助您创建交互式和动态的数据可视化。

无论您选择哪种工具，都可以使用矩阵阶数作为横坐标，并使用运行时间作为纵坐标来绘制图表。

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以下是一个使用C语言编写的程序，用于比较不同版本的矩阵乘法运行效率差异，并以矩阵阶数为横坐标，运行耗时为纵坐标绘制图表。请注意，这只是一个示例程序，您可能需要根据您的具体需求进行修改。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define MAX_SIZE 1000

void matmul_v1(int A[][MAX_SIZE], int B[][MAX_SIZE], int C[][MAX_SIZE], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            C[i][j] = 0;
            for (int k = 0; k < n; k++) {
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }
    }
}

void matmul_v2(int A[][MAX_SIZE], int B[][MAX_SIZE], int C[][MAX_SIZE], int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int k = 0; k < n; k++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }
    }
}

int main() {
    int n = 10;
    int A[MAX_SIZE][MAX_SIZE], B[MAX_SIZE][MAX_SIZE], C[MAX_SIZE][MAX_SIZE];
    clock_t t1, t2;
    double time[MAX_SIZE];

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        time[i] = 0;
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            A[i][j] = rand() % 10;
            B[i][j] = rand() % 10;
            C[i][j] = 0;
        }
    }

    for (int k = 0; k < n; k++) {
        t1 = clock();
        matmul_v1(A, B, C, k + 1);
        t2 = clock();
        time[k] = (double)(t2 - t1) / CLOCKS_PER_SEC;
    }

    FILE *fp = fopen("result.txt", "w");
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        fprintf(fp, "%d\t%lf\n", i + 1, time[i]);
    }
    fclose(fp);

    return 0;
}

在上面的程序中，我们定义了两个版本的矩阵乘法函数`matmul_v1`和`matmul_v2`，它们分别用于计算矩阵乘法，并使用`clock`函数测量它们的运行时间。我们将矩阵的阶数从1到10进行迭代，并将每个阶数的运行时间写入一个名为`result.txt`的文件中，该文件将用于绘制图表。

以下是使用Python绘制图表的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = []
y = []

with open('result.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        data = line.split()
        x.append(int(data[0]))
        y.append(float(data[1]))

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('Matrix Size')
plt.ylabel('Running Time')
plt.title('Matrix Multiplication Performance')
plt.show()

在上面的Python代码中，我们使用`matplotlib`库绘制图表。我们从`result.txt`文件中读取数据，并使用`plot`函数将它们绘制成一个折线图。我们使用`xlabel`和`ylabel`函数来设置横坐标和纵坐标的标签，并使用`title`函数设置图表的标题。最后，我们使用`show`函数显示图表。

您可以根据需要修改这些代码，以适应您的具体需求。