import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd lck = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator.WIN7-1609081359\Desktop\平安银行.xlsx') # 模拟数据 x=['交易日期'] y = ['成交量(万股)'] # 绘制图 def fun(x): return 0.01 * x ** 2 - np.sin(x) x = np.arange(-20.0, 20.0, 0.01) y = fun(x) plt.plot(x,y) plt.title('6月1号到6月5号的股票数据') plt.show()优化这个代码，使它输出1到5号的成交量图表

根据提供的代码，可以看出数据来源为Excel文件，需要先读取相应日期的成交量数据，再进行绘图。以下是优化后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator.WIN7-1609081359\Desktop\平安银行.xlsx')

# 筛选6月1号到6月5号的数据
df = df[(df['交易日期'] >= '2021-06-01') & (df['交易日期'] <= '2021-06-05')]
x = df['交易日期']
y = df['成交量(万股)']

# 绘制图
plt.plot(x, y)
plt.title('6月1号到6月5号的股票成交量')
plt.xlabel('交易日期')
plt.ylabel('成交量(万股)')
plt.show()

优化后的代码中，首先读取Excel文件，然后通过筛选操作获取6月1号到6月5号的数据，最后将日期作为x轴，成交量作为y轴绘制图表。

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt

这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。

- `import pandas as pd` 导入了 pandas 库，并将其重命名为 pd，用于数据处理和分析。
- `import numpy as np` 导入了 numpy 库，并将其重命名为 np，用于数值计算和数组操作。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数，用于将数据集拆分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型（LogisticRegression），用于进行分类任务。
- `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块，用于评估模型性能。
- `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块，并将其重命名为 plt，用于绘制数据可视化图形。

这段代码的目的是导入所需的库和模块，以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。

import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.figure(figsize=(6,4)) def test(): #********** Begin ***** #读取“各站点各时刻进出站客流数据.xlsx”，绘制站点 155 各时刻进站客流线性图 #最后，采用plt.savefig函数保存图片，文件路径如下："学员4.2/155各时刻进站客流线性图.png" #********** End **********#

可以将代码修改为以下形式：

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']
plt.rcParams['font.family']='sans-serif'

def test():
# 读取数据
df = pd.read_excel('各站点各时刻进出站客流数据.xlsx')
# 筛选出站点155的数据
df_155 = df[df['站点编号']==155]
# 绘制线性图
plt.plot(df_155['时间'], df_155['进站客流'], color='b', label='进站客流')
plt.plot(df_155['时间'], df_155['出站客流'], color='r', label='出站客流')
plt.title('155站点各时刻进出站客流线性图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('客流量')
plt.legend()
# 保存图片
plt.savefig('学员4.2/155各时刻进出站客流线性图.png')
plt.show()