line_chart函数绘制曲线图公式 pie_chart函数绘制饼图公式 fl_chart函数绘制折线图公式

在Matplotlib库中，这三个函数分别用于绘制不同类型的数据可视化图表：

1. **line_chart** (折线图)：

   import matplotlib.pyplot as plt
   x_data = [数据点1, 数据点2, ..., 数据点n]  # 横坐标数据
   y_data = [对应点1, 对应点2, ..., 对应点n]  # 纵坐标数据
   plt.plot(x_data, y_data)
   plt.xlabel('X轴标签')  # X轴标签
   plt.ylabel('Y轴标签')  # Y轴标签
   plt.title('标题')  # 图表标题
   plt.show()  # 显示图形

2. **pie_chart** (饼图)：

   labels = ['部分A', '部分B', ..., '部分N']  # 饼图各个部分的标签
   sizes = [部分A大小, 部分B大小, ..., 部分N大小]  # 各部分的比例数据
   fig1, ax1 = plt.subplots()
   ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)  # 自动百分比显示
   ax1.axis('equal')  # 保持圆形
   plt.title('饼状图')
   plt.show()

3. **fl_chart** (这可能是某种特定的函数名，如finance chart，实际的Matplotlib中并无此直接名称。如果是指金融时间序列折线图，可以这样做):

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('financial_data.csv')  # 假设有个CSV文件包含金融数据
   df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 将日期列转换为datetime类型
   plt.figure(figsize=(10,6))
   plt.plot(df['date'], df['price'], label='价格')
   plt.plot(df['date'], df['volume'], label='成交量')
   plt.legend()
   plt.title('金融时间序列折线图')
   plt.show()

请注意，`fl_chart` 可能需要根据具体的金融数据结构和你的需求定制。