plt.figure() x=np.array(zrt_data['update_time'].index) y=np.array(zrt_data['sale_count']) plt.plot(x,y) plt.show()
时间: 2024-01-19 08:02:26 浏览: 25
这段代码是使用 Python 的 Matplotlib 库绘制折线图的代码。具体来说,这段代码做了以下几件事情:
1. 调用 `plt.figure()` 函数创建一个新的图形窗口。
2. 将销售数据 `zrt_data['sale_count']` 转换为 NumPy 数组 `y`。
3. 将更新时间 `zrt_data['update_time'].index` 转换为 NumPy 数组 `x`。
4. 使用 `plt.plot(x, y)` 函数在图形窗口中绘制折线图。
5. 使用 `plt.show()` 函数显示图形窗口。
请注意,该代码中的变量 `zrt_data` 没有给出,因此无法确定代码的完整功能。如果您需要更多的帮助,请提供更多的上下文信息和具体问题。
相关问题
zrt_data = data[data['店名'] == '自然堂'] plt.figure() x=np.array(zrt_data['update_time'].index) y=np.array(zrt_data['sale_count']) plt.plot(x,y) plt.show()
这段代码将从 `data` 数据集中选取出店名为“自然堂”的子集,然后使用 Matplotlib 库绘制折线图。具体来说,代码做了以下几件事情:
1. `data[data['店名'] == '自然堂']` 语句选取了 `data` 数据集中店名为“自然堂”的所有行,并将结果赋值给 `zrt_data` 变量。
2. `plt.figure()` 语句创建了一个新的图形窗口。
3. `np.array(zrt_data['update_time'].index)` 语句将 `zrt_data` 中的 `update_time` 列转换为 NumPy 数组,并将结果赋值给 `x` 变量。
4. `np.array(zrt_data['sale_count'])` 语句将 `zrt_data` 中的 `sale_count` 列转换为 NumPy 数组,并将结果赋值给 `y` 变量。
5. `plt.plot(x,y)` 语句将 `x` 和 `y` 变量中的数据绘制成折线图。
6. `plt.show()` 语句显示绘制出的图形窗口。
因此,该代码的作用是将店名为“自然堂”的销售数据绘制成折线图,以便于对销售趋势进行分析。
fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')
这段代码是用于绘制1995年至2019年期间世界气温变化趋势的图表。首先,使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据,然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着,利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和折线图,其中柱状图表示每年的平均气温,折线图表示每年的最低气温。最后,将图表保存至本地。
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