fig_qfhdr, ax_qfhdr = plt.subplots() plt.figure(figsize=(10, 8))有无问题

有问题，应该是：

fig_qfhdr, ax_qfhdr = plt.subplots(figsize=(10, 8))

`plt.subplots()` 函数会创建一个 `Figure` 对象和一个 `Axes` 对象，而 `figsize` 参数用于指定 `Figure` 对象的大小。因此，应该将 `figsize` 参数传递给 `plt.subplots()` 函数而不是 `plt.figure()` 函数。

相关问题

fig, (ax_wm, ax_im, ax_im_wm, ax_wm_ex)=plt.subplots(nrows = 1,ncols = 4, figsize = [20,20]) ax_wm.imshow(wm, cmap = plt.cm.gray) ax_wm.set_xlabel('waterpng') ax_im.imshow(im, cmap = plt.cm.gray) ax_im.set_xlabel('image') ax_im_wm.imshow(im_wm, cmap = plt.cm.gray) ax_im_wm.set_xlabel('newimage') ax_wm_ex.imshow(wm_ex, cmap = plt.cm.gray) ax_wm_ex.set_xlabel('tiquwater')这段代码什么意思

这段代码定义了一个包含四个子图的图像，每个子图都是灰度图像，用于展示数字水印嵌入和提取的过程。其中：

- ax_wm：展示原始的数字水印图像。
- ax_im：展示原始图像。
- ax_im_wm：展示嵌入了数字水印的新图像。
- ax_wm_ex：展示从新图像中提取出的数字水印。

其中，imshow()函数用于展示图像，set_xlabel()函数用于设置子图的标题。figsize参数用于设置整个图像的大小。

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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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))

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violations_points = control_plot(mean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可以尝试用以下方式进行代码优化：

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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))

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violations_points = control_plot(mean_data, upper_control可以尝试用以下方式进行代码优化：

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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))

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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))

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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))

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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：

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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))

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fig0, ax0 = plt.subplots(figsize=(16, 9))

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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：

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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可以尝试用以下方式进行代码优化：

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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：

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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：

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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,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=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)