解释一下这段代码 def plotfig(self): self.ax.autoscale_view() # 绘图 self.ax.plot(self.t_list, self.y_list, c=self.line_color, linewidth=1) self.fig.canvas.draw() # 画布重绘，self.figs.canvas self.fig.canvas.flush_events() # 画布刷新 self.figs.canvas self.t_list.append(self.t[self.i]) # 更新数据 self.y_list.append(self.y[self.t[self.i]]) # 每次给原来数据加入新数据 self.i += 10 if self.i >= len(self.t): self.testTimer.stop()

这段代码是一个类中的一个方法，名为`plotfig`。它的作用是绘制一个图形，并且在每次调用时更新数据。
首先，使用`self.ax.autoscale_view()`自动调整图形的显示范围。
然后，使用`self.ax.plot()`方法绘制图形，其中`self.t_list`和`self.y_list`是存储时间和数据的列表，`c=self.line_color`设置线条颜色，`linewidth=1`设置线条宽度。
接下来，使用`self.fig.canvas.draw()`方法重新绘制画布，以及`self.fig.canvas.flush_events()`刷新画布。
然后，更新数据，将`self.t[self.i]`添加到`t_list`列表中，并将`self.y[self.t[self.i]]`添加到`y_list`列表中。同时，将`self.i`增加10。
最后，检查是否达到了数据的最大长度，如果达到，则停止定时器(`self.testTimer.stop()`)。

相关问题

ax.relim()和ax.autoscale_view()的区别

ax.relim()是用来重新计算数据限制的，它会根据当前的数据重新计算数据限制，然后更新轴的显示范围。而ax.autoscale_view()则是用来自动缩放轴的显示范围，它会根据当前的数据自动调整轴的显示范围，以便所有数据都能够显示在图表中。

#定义绘制K线图的函数 def pandas_candlestick_ohlc(stock_data, otherseries=None): # 设置绘图参数，主要是坐标轴 mondays = WeekdayLocator(MONDAY) alldays = DayLocator() dayFormatter = DateFormatter('%d') fig, ax = plt.subplots() fig.subplots_adjust(bottom=0.2) if stock_data.index[-1] - stock_data.index[0] < pd.Timedelta('730 days'): weekFormatter = DateFormatter('%b %d') ax.xaxis.set_major_locator(mondays) ax.xaxis.set_minor_locator(alldays) else: weekFormatter = DateFormatter('%b %d, %Y') ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter) ax.grid(True) # 创建K线图 stock_array = np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']]) stock_array[:,0] = date2num(stock_array[:,0]) candlestick_ohlc(ax, stock_array, colorup = "red", colordown="green", width=0.6) plt.title('厦门象屿', fontsize='9') # 可同时绘制其他折线图 if otherseries is not None: for each in otherseries: plt.plot(stock_data[each], label=each) plt.legend() ax.xaxis_date() ax.autoscale_view() plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right') plt.savefig(f'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/k线图a4.jpg') plt.show() stock_data.index.name='date' #日期为索引列 #对股票数据的列名重新命名 stock_data=stock_data[['open','high','low','close','chengjiaoe','zongshizhi','huanshoulv','shiyinglv','shijinglv']] data=stock_data.loc['2022-11-03':'2022-12-14'] #获取某个时间段内的时间序列数据 pandas_candlestick_ohlc(data)修改代码，使横坐标刻度小点

你可以在 `pandas_candlestick_ohlc()` 函数中添加一个参数 `figsize` 来控制绘图的大小，进而调整横坐标刻度的大小。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import WeekdayLocator, DayLocator, DateFormatter, date2num
from mpl_finance import candlestick_ohlc

# 定义绘制 K 线图的函数
def pandas_candlestick_ohlc(stock_data, otherseries=None, figsize=(12, 6)):
    # 设置绘图参数，主要是坐标轴
    mondays = WeekdayLocator(MONDAY)
    alldays = DayLocator()
    dayFormatter = DateFormatter('%d')
    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
    if stock_data.index[-1] - stock_data.index[0] < pd.Timedelta('730 days'):
        weekFormatter = DateFormatter('%b %d')
        ax.xaxis.set_major_locator(mondays)
        ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)
    else:
        weekFormatter = DateFormatter('%b %d, %Y')
    ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter)
    ax.grid(True)

    # 创建 K 线图
    stock_array = np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']])
    stock_array[:,0] = date2num(stock_array[:,0])
    candlestick_ohlc(ax, stock_array, colorup = "red", colordown="green", width=0.6)
    plt.title('厦门象屿', fontsize='9')

    # 可同时绘制其他折线图
    if otherseries is not None:
        for each in otherseries:
            plt.plot(stock_data[each], label=each)
        plt.legend()

    ax.xaxis_date()
    ax.autoscale_view()
    plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
    plt.savefig('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/k线图a4.jpg')
    plt.show()

stock_data.index.name = 'date' # 日期为索引列
# 对股票数据的列名重新命名
stock_data = stock_data[['open', 'high', 'low', 'close', 'chengjiaoe', 'zongshizhi', 'huanshoulv', 'shiyinglv', 'shijinglv']]
data = stock_data.loc['2022-11-03':'2022-12-14'] # 获取某个时间段内的时间序列数据
pandas_candlestick_ohlc(data, figsize=(8, 4)) # 修改 figsize 参数，使横坐标刻度小点

在这里，我们在 `pandas_candlestick_ohlc()` 函数中添加了一个参数 `figsize`，并将其传递到 `plt.subplots()` 方法中，用于控制绘图的大小。你可以根据需要调整 `figsize` 的值。