import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime filename='csv_sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row=next(reader) dates,highs,lows=[],[],[] for row in reader: current_date=datetime.strptime(row[0],'%Y/%m/%d') dates.append(current_date) print(dates) high=int(row[1]) highs.append(high) fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(8,5)) plt.plot(dates,highs,c='red') plt.title('Daily high temperatures,2014',fontsize=24) plt.xlabel('',fontsize=16) fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('Tenperature(F)',fontsize=16) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16) plt.show()

这段代码是用Python语言编写的，它的主要功能是读取一个名为csv_sitka_weather_2014.csv的csv文件，将文件中的日期和高温数据提取出来，并绘制成一幅图表。具体来说，它使用了csv模块读取csv文件，使用matplotlib.pyplot模块绘制图表，使用datetime模块将日期字符串转换为日期对象。在代码中，通过循环遍历csv文件中的每一行数据，获取日期和高温数据，并将它们分别存储到dates和highs列表中。然后，通过调用plt.plot()函数来绘制图表，并设置图表的标题、横轴标签、纵轴标签、刻度标签等。最后，通过调用plt.show()函数来显示图表。

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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('weather1.csv') plt.plot(df['小时'],df['温度']) plt.show()

这是一段 Python 代码，它使用 Pandas 和 Matplotlib 库来绘制一个天气数据的折线图。它首先从名为 "weather1.csv" 的 CSV 文件中读取数据，然后将 "小时" 和 "温度" 列分别用作 X 轴和 Y 轴，绘制出折线图。最后，使用 plt.show() 函数显示图形。

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import sklearn from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem import Descriptors data = pd.read_csv('C:\\Users\\86157\\Desktop\\Course\\AI\\ERα_activity.csv') sns.countplot(data=data , x= 'pIC51',orient='v') plt.ylabel('pIC51') plt.xlabel('Count of values') plt.show()

这是一个Python代码片段，用于读取名为'ERα_activity.csv'的数据文件，并使用seaborn和matplotlib库绘制pIC51值的计数直方图。具体来说，代码使用pandas库的read_csv函数从文件路径'C:\\Users\\86157\\Desktop\\Course\\AI\\ERα_activity.csv'读取数据文件，然后使用seaborn库的countplot函数绘制pIC51值的计数直方图，并使用matplotlib库进行图表美化和标注。最终，代码使用plt.show()函数将绘制的图表显示出来。