def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

这段代码的作用是绘制一个包含两个子图的图片，第一个子图是温度预警图，第二个子图是风速-功率曲线图。在温度预警图中，使用散点图分别表示了检测风机和健康参考值在时间轴上的变化趋势。在风速-功率曲线图中，使用两个不同颜色的曲线分别表示了平均风速和有功功率在时间轴上的变化趋势。最后，将绘制好的图片保存到指定路径下的文件中。

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import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()

这是一个 Python 代码片段，用于绘制散点图。

首先，`import matplotlib.pyplot as plt` 用于导入 Matplotlib 库，该库提供了丰富的绘图功能。然后，`plt.figure(figsize = (80,80))` 创建了一个新的画布，并设置画布大小为 80 x 80 英寸。

接下来，`faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary')` 用于绘制散点图，其中 `faisal` 是数据集，`job_title` 和 `salary` 分别是自变量和响应变量。`.plot.scatter()` 函数表示绘制散点图，其中 `x` 和 `y` 参数分别指定自变量和响应变量的列名。

最后，`plt.show()` 用于显示绘制出的散点图。

这段代码的作用是绘制自变量 `job_title` 和响应变量 `salary` 之间的散点图，以探究它们之间的关系。由于画布大小设置得很大，可以更清楚地观察数据点的分布情况。

Matplotlib可视化主要是使用Matplotlib包中的pyplot模块，以下引入方式错误的是？ A、 import matplotlib.pyplot as plt B、 import matplotlib.pyplot C、 form matplotlib import pyplot as plt D、 import pyplot form matplotlib as plt

D、 import pyplot form matplotlib as plt 是错误的引入方式，正确的引入方式是 A、 import matplotlib.pyplot as plt 或 B、 import matplotlib.pyplot 或 C、 from matplotlib import pyplot as plt。