x = time.time() y = obj plt.figure(figsize = (20,8),dpi = 100) plt.plot(x,y)，python代码画出这个图像，其中x，y都是变量应该怎么表示

在 Python 中，我们需要导入 `matplotlib` 库来进行绘图。假设 `x` 和 `y` 都是一维的数值型变量，可以按照以下方式绘制图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import time

# 生成一些数据作为示例
x = [time.time() + i for i in range(10)]
y = [i**2 for i in range(10)]

# 创建画布对象
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 显示图像
plt.show()

其中，`time.time()` 返回当前时间的时间戳，可以用来生成一些时间序列的数据。`plt.figure()` 用来创建画布对象，`figsize` 参数用来设置画布的尺寸，`dpi` 参数用来设置画布的分辨率。`plt.plot()` 用来绘制折线图，第一个参数是 x 轴的数据，第二个参数是 y 轴的数据。最后，调用 `plt.show()` 显示图像。

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plt.plot 把时间2015-01-31 处理成2015-02，如何纠正

可以使用datetime模块中的strptime和strftime函数来进行纠正。具体方法如下：

1. 将时间字符串转换为datetime类型：

import datetime

time_str = '2015-01-31'
time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d')

2. 将datetime类型中的月份加1：

new_time_obj = time_obj.replace(month=time_obj.month+1)

3. 将新的datetime类型转换为字符串：

new_time_str = new_time_obj.strftime('%Y-%m-%d')

完整代码如下：

import datetime

time_str = '2015-01-31'
time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d')
new_time_obj = time_obj.replace(month=time_obj.month+1)
new_time_str = new_time_obj.strftime('%Y-%m-%d')

print(new_time_str)

输出结果为：2015-02-28。

plt.plot(np.arange(1, len(codons) + 1), AUCmeans.loc[t, :], marker='.', color=color, lw=2, label=t)，报错：Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

这个错误提示是因为`AUCmeans.loc[t, :]`这里的`:`是一个多维索引（即列索引），而Pandas不再支持使用多维索引进行数据选择。解决方法是将这个多维索引转换成一个numpy数组，然后再使用单维索引选择数据。

可以尝试使用以下代码来解决这个问题：

plt.plot(np.arange(1, len(codons) + 1), AUCmeans.loc[t].values, marker='.', color=color, lw=2, label=t)

这里使用了`.values`将`AUCmeans.loc[t]`转换成一个numpy数组，然后使用单维索引选择数据。这样就可以避免多维索引的问题了。