df.plot(x='time', y=['x', 'y'])，指定参数为列

def time_chart(df): df1 = df.copy() df1['paytime'] = df1['paytime'].dt.time df1['paytime'] = pd.to_datetime(df.paytime) plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) s = df1['paytime'].dt.floor('30T') df1['paytime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s+pd.Timedelta(29*60,unit='s')).dt.strftime("%H:%M") timedf1 = df1.groupby('paytime')['id'].count() timedf1.drop(index='NaT-NaT', inplace=True) timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show() 帮我改进和简化加上注释

plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show() 如果你想简化和改进这段代码，可以考虑以下几点： 1. 可以在 pd.to_datetime() 中直接转换时间部分，而无需先将其转换为 dt.time 类型。 python df1['...

逐行解释代码datadf.C02.plot(figsize=(15,5)) plt.xlabel("Time") plt.ylabel("C02") plt.show()

这段代码主要是用来绘制datadf中C02列的时序图，具体解释如下： - datadf.C02：表示选取datadf中的C02列； - .plot(figsize=(15,5))...综上，该段代码实现了对datadf中C02列的时序图绘制，并设置了x轴和y轴的标签。

df['day'] = df['ordertime'].dt.day xx = df.groupby('day')['amount'].sum().index yy_1 = df.groupby('day')['amount'].sum().values/10000 yy_2 = df.groupby('day')['paid'].sum().values/10000 yy_3 = df.groupby('day')['refund'].sum().values/10000 plt.plot(xx,yy_1,label='Order Amount',color='red',marker='+') plt.plot(xx,yy_2,label='Payment Amount',color='green',marker='o') plt.plot(xx,yy_3,label='Refund Amount',color='blue',marker='.') plt.xlabel('day') plt.ylabel('money(10000yuan)') plt.show()帮我优化代码和加上注释

# 绘制折线图，其中 label 参数指定了图例中的标签，color 参数指定了折线的颜色，marker 参数指定了折线上的标记形状 plt.plot(xx, yy_1, label='Order Amount', color='red', marker='+') plt.plot(xx, yy_2, ...

# 复制传入的 DataFrame df1 = df.copy() # 将 ordertime 列转换为时间格式 df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df1['ordertime']) # 创建一个 20x8 的画布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 将 ordertime 根据 30 分钟的时间段进行分组，并将时间段格式化为 HH:MM-HH:MM 的形式 s = df1['ordertime'].dt.floor('30T') df1['ordertime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s + pd.Timedelta(29 * 60, unit='s')).dt.strftime("%H:%M") # 统计每个时间段内的数据条数 timedf1 = df1.groupby('ordertime')['id'].count() # 获取 x 轴和 y 轴的数据 timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values # 将 x 轴标签旋转 60 度，并绘制时间图表 plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) # 显示画布 plt.show()解释各代码作用

这段代码主要是对一个时间序列数据进行可视化分析。具体来说： 1. df.copy() 复制了原始数据，避免修改原始数据。...9. plt.plot(timedf_x, timedf_y) 绘制时间图表。 10. plt.show() 显示画布。

def time_chart(df): # 复制传入的 DataFrame df1 = df.copy() # 转换 paytime 列为 datetime 格式，并格式化时间段 df1['paytime'] = pd.to_datetime(df1['paytime']).dt.floor('30T').dt.strftime('%H:%M-%H:%M') # 统计每个时间段内的数据条数，并删除空值 timedf1 = df1['paytime'].value_counts().drop('NaT-NaT') # 将数据和标签分别存储到 timedf_x 和 timedf_y 中，并将 x 轴标签旋转 60 度 timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values plt.xticks(rotation=60) # 绘制时间图表并展示 plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show()我运行后不显示图片是为什么

可能是因为缺少必要的依赖库或者没有调用 plt.show() 函数。你可以先检查是否安装了 matplotlib 库，如果没有安装可以通过命令行安装：pip install matplotlib。如果已经安装了，可以尝试在 plt.show() 函数前...

请用多线程将这两个程序写在一起if name == 'main': app = QApplication(sys.argv) window = MyWindow() sys.stdout = window # 将标准输出重定向到 print 输出信息框中 print("print 成功") window.show() sys.exit(app.exec_()) if name == 'main': while (1): cols = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] line_names = ['VitalSigns1', 'VitalSigns2', 'VitalSigns3', 'VitalSign4', 'VitalSign5', 'VitalSign6', 'VitalSign7', 'VitalSigns8'] nowfile = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime()) if excel_name != None and over != 0: df1 = pd.read_excel(excel_name, sheet_name='Sheet1') plt.plot(df1[cols[0]], label=line_names[0]) plt.plot(df1[cols[1]], label=line_names[1]) plt.plot(df1[cols[2]], label=line_names[2]) plt.plot(df1[cols[3]], label=line_names[3]) plt.plot(df1[cols[4]], label=line_names[4]) plt.plot(df1[cols[5]], label=line_names[5]) plt.plot(df1[cols[6]], label=line_names[6]) plt.plot(df1[cols[7]], label=line_names[7]) plt.legend() plt.xlabel('NUM DATA') plt.ylabel('LIFE DATA') plt.title('Title of the plot') plt.savefig(nowfile, dpi=300) plt.show() over = 0 main()

nowfile = time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S', time.localtime()) if excel_name != None and over != 0: df1 = pd.read_excel(excel_name, sheet_name='Sheet1') plt.plot(df1[cols[0]], label=line_names[0])...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv('merged_sentiment_idx.csv', parse_dates=['created_time']) df.set_index(df.created_time, inplace=True) df = df.loc['2017-4-15':'2018-4-15'] fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(df.index, df['BI_MA'], color='#1F77B4', linestyle=':') ax2.plot(df.index, df['close'], color='#4B73B1') ax1.set_xlabel('日期') ax1.set_ylabel('BI指标') ax2.set_ylabel('上证指数') plt.show()

这是一个使用Pandas、Numpy、...接着，使用Matplotlib库绘制了双y轴图，左侧y轴对应BI指标，右侧y轴对应上证指数。其中，BI指标数据用蓝色虚线表示，上证指数用蓝色实线表示。最后，使用plt.show()函数展示了图形。

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，将多个函数绘制于横坐标相同的同一张图

可以通过将多个函数的数据合并成一个 NumPy 数组，然后在同一个子图对象上使用 plt.plot() 函数来绘制多条线路。下面是一个示例代码，其中包括两个函数 plot_rate() 的调用，用于在同一张图上绘制两条线路： ...

def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

这段代码的作用是绘制一个包含两个子图的图片，第一个子图是温度预警图，第二个子图是风速-功率曲线图。在温度预警图中，使用散点图分别表示了检测风机和健康参考值...最后，将绘制好的图片保存到指定路径下的文件中。

#time = df["时间(hh:mm:ss)"] #将XX:XX:XX转换为min time = df["时间(hh:mm:ss)"] time_diff_mins = [0] t = datetime.strptime(df["时间(hh:mm:ss)"][0] , "%H:%M:%S")#起始 for i in range(1,len(time)): t1 = datetime.strptime(df["时间(hh:mm:ss)"][i] , "%H:%M:%S") time_diff = t1 - t#时间增量 time_diff_mins.append(round(time_diff.total_seconds()/60 , 2))#保留2位小数 #分别对分钟、油压、砂比、总排量赋值 p1 = np.array(time_diff_mins) p2 = np.array(df["油压(MPa)"]) p3 = np.array(df["砂比(%)"]) p4 = np.array(df["总排量(m^3)"]) fig , ax = plt.subplots(figsize=(8,4) , constrained_layout=True) ax.set_xlabel("Time(min)") ax.set_ylabel("Pressure(MPa)",color="blue") ax.set_xlim([0,120]) ax.set_ylim([0,120]) ax.tick_params(axis="y" , colors="blue") #创建共享x轴的twin1,twin2 twin1 = ax.twinx() twin2 = ax.twinx() ax.spines["right"].set_color("none") twin1.set_ylabel("Proppant conc(%)" , color="orange") twin1.set_ylim([0,80]) #修改坐标轴twin1刻度的颜色 twin1.tick_params(axis="y" , colors="orange") #确定twin2轴右边轴的位置为140 twin2.spines["right"].set_position(("data",140)) twin2.set_ylabel("Pume rate(m3/min)",color="g") twin2.set_ylim([0,40]) #修改坐标轴twin2刻度的颜色 twin2.tick_params(axis="y" , colors="green") #显示图例,对参数命名时加逗号,否则报错 z1, = ax.plot(p1 , p2 , linestyle="-" , color="blue" , label="Pressure(MPa)") z2, = twin1.plot(p1 , p3 , linestyle="-" , color="orange" , label="Proppant conc(%)") z3, = twin2.plot(p1 , p4 , linestyle="-" , color="green" , label="Pume rate(m3/min)") ax.legend(handles=[z1,z2,z3] , loc="upper left")

3. Set the x-axis label as "Time (min)" and the y-axis label for the pressure as "Pressure (MPa)" (in blue color). 4. Set the limits for the x-axis (0 to 120) and y-axis for the pressure (0 to 120). 5...

数据训练 torch.manual_seed(101) model = CNNnetwork() 设置损失函数均方差损失 criterion = nn.MSELoss() 设置优化函数、学习率 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 100 # 训练周期 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_data: # 每次更新参数前都梯度归零和初始化 optimizer.zero_grad() # 注意这里要对样本进行reshape， # 转换成conv1d的input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1, 1, -1)) loss = criterion(y_pred,y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch:{epoch+1:2} Loss:{loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration:{time.time() - start_time:.0f} seconds') 数据预测 future = 12 选取序列最后12个值进行预测 preds = train_norm[-window_size:].tolist() 设置成eval模式 model.eval() 循环的每一步表示时间序列向后滑动一格 for i in range(future): seq = torch.FloatTensor(preds[-window_size:]) with torch.no_grad(): preds.append(model(seq.reshape(1, 1, -1)).item()) 返归一化还原真实值 true_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(preds[window_size:]).reshape(-1,1)) 对比真实值与预测值 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) x = np.arange('2018-02-01', '2019-02-01', dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]') plt.plot(x,true_predictions) plt.show()

计算预测值与真实值之间的均方差损失，并进行反向传播更新模型的参数。最后打印出每个epoch的损失值。在预测阶段，首先设置模型为eval模式。然后，通过循环预测未来一段时间的值。每次预测时，将最后一部分序列...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

具体来说，该代码读取了一个名为 'lorenz.csv' 的数据文件，将其中的信号列读取出来并进行了归一化处理。然后，使用 truncate 函数将信号序列切割成训练集和测试集，将其输入到 Seq2Seq LSTM 模型中进行训练。训练...

请以import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool #读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df #选择文件 df = readcity(path4) df.head() city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])为开头补充完成一个模拟退火求解tsp问题的代码，我发给你的代码是用于获取输入数据并将其转化成坐标的

city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1]) city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1) # 计算两点之间的距离 def distance(city1, city2): return math.sqrt((city1[0]-...

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