数据有三列，第一列是日期，第二列是实际降水，第三列是预测降水，以日期为横轴，降水量为y轴，用python将实际和预测降水画在同一张图里

好的，这是一个经典的数据可视化问题，可以使用Python中的matplotlib库来完成。

首先，需要将数据导入Python中，并用matplotlib库绘制图形。以下是示范代码，你可以参考一下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
dates = ['1/1', '1/2', '1/3', '1/4', '1/5', '1/6', '1/7']
actual_precipitation = [3.4, 2.1, 1.8, 4.2, 2.6, 2.8, 2.1]
predicted_precipitation = [2.9, 2.5, 1.6, 3.7, 3.1, 3.2, 2.9]

# 画图
plt.plot(dates, actual_precipitation, label='Actual')
plt.plot(dates, predicted_precipitation, label='Predicted')

# 图例
plt.legend()

# 标题和坐标轴
plt.title('Actual and Predicted Precipitation')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Precipitation (mm)')

# 显示图形
plt.show()

这段代码将实际降水和预测降水绘制在同一张图中，并使用日期作为横轴，降水量作为纵轴。你可以将你的数据按照此格式进行处理，然后运行代码即可得到图像。如果需要更多细节上的帮助请告诉我。

相关问题

r语言，dataframe中有三列，将数据按照第二列的值从小到大排序，将第一列作为横轴名字，第二列画柱状图，第三列画折线图，且第二列纵坐标轴在左侧，第三列的纵坐标轴在右侧，

你可以使用ggplot2这个R语言中的数据可视化包来完成这个任务。以下是具体的代码实现过程：

首先，假设你的数据框名字为`df`，第一列的名字为`col1`，第二列的名字为`col2`，第三列的名字为`col3`。

library(ggplot2)

# 按照第二列的值从小到大排序
df <- df[order(df$col2),]

# 绘制柱状图
p1 <- ggplot(df, aes(x=col1, y=col2)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  ylab("col2") +
  theme(axis.title.y=element_text(color="black"))

# 绘制折线图
p2 <- ggplot(df, aes(x=col1, y=col3)) +
  geom_line(color="red") +
  ylab("col3") +
  theme(axis.title.y=element_text(color="red"))

# 将两个图合并
p <- ggarrange(p1, p2, ncol=1, nrow=2, heights=c(2,1))

# 设置第二列的纵坐标轴为左侧轴
p <- p + scale_y_continuous(name="col2", 
                             sec.axis = sec_axis(~., name=""))

# 设置第三列的纵坐标轴为右侧轴
p <- p + scale_y_continuous(name="col3", 
                             sec.axis = sec_axis(~., name="", 
                                                 breaks=seq(min(df$col3), max(df$col3), length.out=5), 
                                                 labels=paste0(round(seq(min(df$col3), max(df$col3), length.out=5), 1), "%")))

# 显示图形
print(p)

这段代码会首先按照第二列的值从小到大排序，然后绘制柱状图和折线图。其中柱状图的纵坐标轴在左侧，折线图的纵坐标轴在右侧，并且纵坐标轴上的标签显示的是百分比形式。最后，将两个图合并成一个，并且显示出来。

写一个Python代码，读入一个Excel表，将第一列的数据做横轴，将第二列，第三列，第四列，第五列，第六列，第七列，第八列，第九列，第十列，第十一列，第十二列，第十三列的数据分别绘制成十二条折线在一个图中，纵轴的标题为ord_qty。

好的，以下是一个读入Excel表格并绘制折线图的Python代码示例，需要使用pandas和matplotlib库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入Excel表格
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 提取第一列作为横轴数据
x = df.iloc[:, 0]

# 提取其他列作为折线数据
y1 = df.iloc[:, 1]
y2 = df.iloc[:, 2]
y3 = df.iloc[:, 3]
y4 = df.iloc[:, 4]
y5 = df.iloc[:, 5]
y6 = df.iloc[:, 6]
y7 = df.iloc[:, 7]
y8 = df.iloc[:, 8]
y9 = df.iloc[:, 9]
y10 = df.iloc[:, 10]
y11 = df.iloc[:, 11]
y12 = df.iloc[:, 12]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y1, label='col1')
plt.plot(x, y2, label='col2')
plt.plot(x, y3, label='col3')
plt.plot(x, y4, label='col4')
plt.plot(x, y5, label='col5')
plt.plot(x, y6, label='col6')
plt.plot(x, y7, label='col7')
plt.plot(x, y8, label='col8')
plt.plot(x, y9, label='col9')
plt.plot(x, y10, label='col10')
plt.plot(x, y11, label='col11')
plt.plot(x, y12, label='col12')

# 设置图表标题及轴标签
plt.title('Ord_qty Line Chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Ord_qty')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

需要将代码中的`file.xlsx`替换成你的Excel文件名，并且根据实际情况修改列名、列数等参数。