for a, b in zip(average_price_result[0], average_price_result[1]): plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=12,color='r') 这段代码什么意思

这段代码是用来在 Matplotlib 绘图中给数据点添加文本标签的。其中，average_price_result 是一个包含两个列表的元组，每个列表包含了一些数值，用来表示两个变量之间的关系。zip 函数将这两个列表中对应位置的数值一一配对，然后使用 for 循环对每个配对进行处理。plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=12,color='r') 函数将第一个列表中的数值 a 作为标签的 x 坐标，第二个列表中的数值 b 作为标签的 y 坐标，然后将 b 作为标签的文本内容，居中对齐并放置在数据点的上方，字体大小为 12，颜色为红色。这样做的目的是为了更清晰地展示数据点的具体数值。

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plt.subplots_adjust( bottom=0.243)

plt.subplots_adjust(bottom=0.243)是一个用于调整子图布局的函数。它可以通过设置bottom参数来调整子图底部的位置。在这个例子中，bottom被设置为0.243，意味着子图底部的位置相对于整个图像的高度来说是相对较低的位置。这个函数的作用是调整子图的布局，以便更好地适应所需的绘图效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用](https://download.csdn.net/download/weixin_38707153/13750992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [使用matplotlib.pyplot绘制论文图片](https://blog.csdn.net/kunduan5343/article/details/87873477)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [matplotlib.pyplot.colormaps色彩图cmap](https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/88535217)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

把下面这段代码改成动态显示图aa=api.get_tick_serial("SHFE.hc2310",8000).last_price.values diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b=[] # fig, ax = plt.subplots() for i in aa: plt.subplot(211) plt.clear() plt.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show() for j in diff: plt.subplot(212) plt.clear() plt.plot(b) plt.pause(0.5) b.append(j) plt.show()

好的，我来帮你改写一下。下面是修改后的代码，可以实现动态展示图形：

import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts

api = ts.pro_api("你的token")

aa = api.get_tick_serial("SHFE.hc2310", 8000).last_price.values
diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])]
a = []
b = []

fig, axs = plt.subplots(2, 1)

plt.ion()  # 打开交互模式

for i in aa:
    a.append(i)
    axs[0].clear()
    axs[0].plot(a)
    axs[0].set_title("SHFE.hc2310实时价格")

    plt.pause(0.5)

for j in diff:
    b.append(j)
    axs[1].clear()
    axs[1].plot(b)
    axs[1].set_title("SHFE.hc2310价格变化率")

    plt.pause(0.5)

plt.ioff()  # 关闭交互模式
plt.show()

修改后的代码中，我们使用了 `plt.ion()` 打开了交互模式，并在每次更新数据后调用 `plt.pause(0.5)` 进行暂停，以实现动态展示效果。同时，我们将两个子图放在了一个 `2x1` 的布局中展示，更加直观。