同时绘制多条折线，10行3列随机数，每个都介于[20,50)区间内，绘制3条折线图，每列数据对应一条折线图

你可以使用matplotlib库中的`pyplot`模块来实现这个需求，以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个10行3列的二维数组，填充随机数
data = np.random.randint(low=20, high=50, size=(10, 3))

# 折线图的x值从0到9，对应每一行数据
x = np.arange(10)

# 分别为每列数据绘制折线
for i in range(3):
    plt.plot(x, data[:, i], label=f"Line {i+1}")

# 添加标题和标签
plt.title("Multiple Lines with Random Data")
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("Random Values")

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先生成了一个10行3列的随机数矩阵，然后针对每一列数据绘制了一条折线。`label`参数用于给每条折线添加标签，最后显示了图表并添加了图例。

相关问题

python同时绘制多条折线，10行3列随机数，每个都介于[20,50)区间内，绘制3条折线图，每列数据对应一条折线图

在Python中，你可以使用matplotlib库来同时绘制多条折线图。首先，你需要生成10行3列的随机数，然后将每一列的数据作为一条折线的Y轴值。以下是示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成10行3列的随机数
data = np.random.randint(low=20, high=50, size=(10, 3))

# 分别提取每列数据作为Y轴
lines = data.T

# 定义X轴范围（这里假设从0开始，按行数递增）
x = list(range(len(lines)))

# 绘制折线图
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(8, 12))  # 创建3个子图
for i, (ax, line) in enumerate(zip(axs.flat, lines)):
    ax.plot(x, line, label=f"Line {i+1}")  # 每列数据作为一条折线
    ax.set_title(f"Line {i+1} - Random Data", fontsize=14)  # 标题设置
    ax.legend()  # 添加图例
    ax.set_xlabel("Rows")  # X轴标签
    ax.grid(True)  # 显示网格

plt.tight_layout()  # 紧凑布局，防止子图之间有空隙
plt.show()

上述代码会生成三个子图，每个子图代表一列数据，折线图上的每个点是按照生成的随机数排列的。

用jupyter同时绘制多条折线，10行3列随机数，每个都介于[20,50)区间内，绘制3条折线图，每列数据对应一条折线图

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas、numpy和matplotlib结合来快速生成10行3列的随机数，然后绘制三条独立的折线图。以下是详细的步骤：

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

# 创建10行3列的随机数矩阵，范围在[20, 50)
data = np.random.randint(low=20, high=50, size=(10, 3))
df = pd.DataFrame(data, columns=['Line 1', 'Line 2', 'Line 3'])

# 分别提取每一列作为数据，绘制折线图
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(12, 4))

for i, ax in enumerate(axs):
    df.iloc[:, i].plot(kind='line', marker='o', ax=ax)  # 使用'o'标记绘制折线
    ax.set_title(f'Data for Column {i+1}')
    ax.set_xlabel('Index')
    ax.set_ylabel('Random Value')

plt.tight_layout()  # 使得子图之间没有空隙
plt.show()

这段代码首先生成了一个10行3列的随机数DataFrame，然后对每一列分别进行绘图，每列对应一条折线图。`plt.subplots()`函数用于创建包含3个子图的网格布局。