plt.plots()的用法

plt.plot()是Matplotlib库中常用的函数之一，用于绘制折线图。它的基本语法如下：

plt.plot(x, y, fmt, **kwargs)

其中，x和y是两个数组或者列表，分别表示折线图的横坐标和纵坐标的数据。fmt是可选参数，用于指定折线的样式，例如颜色、线型等。kwargs是可选的关键字参数，用于设置其他绘图属性。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

这段代码将绘制一个简单的折线图，x轴对应的数据为[1, 2, 3, 4, 5]，y轴对应的数据为[2, 4, 6, 8, 10]。plt.show()用于显示图形。

你可以通过指定fmt参数来改变折线的样式。例如，如果要将折线改为红色虚线，可以使用如下代码：

plt.plot(x, y, 'r--')

在这个例子中，'r--'表示红色虚线。

除了基本的折线图，plt.plot()还支持多条折线同时绘制、添加标题、坐标轴标签、图例等功能。你可以根据实际需求使用这些功能来丰富你的图形。

相关问题

pycharm plt.show不出图片

### 回答1：
在PyCharm中，当使用`plt.show()`时无法显示图片的可能原因有以下几点：

1. 没有导入`matplotlib.pyplot`库。在PyCharm中需要先导入`import matplotlib.pyplot as plt`才能正常使用`plt.show()`函数。

2. `plt.show()`之前的`plt.plot()`或其他绘图函数没有被调用。`plt.show()`函数用于显示绘制的图像，如果没有在`plt.show()`之前进行图像的绘制，就无法显示图片。

3. 图片被其他窗口覆盖。有时候图片被其他窗口覆盖了，需要手动将其拖拽到可见区域。

4. 图片打开了新的窗口，并且PyCharm设置了不允许弹出新窗口。在PyCharm的设置中，有一个选项“Show plots in tool window”（显示绘图在工具窗口中），如果这个选项被选中，图片将不会以弹出窗口的形式显示，而是在工具窗口中显示。可以尝试取消选中该选项，然后再次运行程序。

5. `plt.show()`后面的代码运行出现错误。如果在`plt.show()`后面的代码中出现错误，可能会导致程序提前结束，从而无法显示图片。可以检查`plt.show()`后面的代码是否有错误，并进行相应的修正。

以上是一些可能导致`plt.show()`不显示图片的常见原因，根据具体情况进行排查和解决可以解决该问题。

### 回答2：
在使用PyCharm时，有时候会出现plt.show()无法显示图片的问题。主要原因可能是没有正确设置Matplotlib的后端引擎。以下是解决该问题的几个步骤：

首先，确保你的代码中有正确的导入Matplotlib和pyplot模块的语句，比如"import matplotlib.pyplot as plt"。

然后，打开PyCharm的运行配置。可以通过单击右上角的小三角形按钮来选择编辑配置。在弹出窗口中，选择你要运行的Python文件或脚本的配置。

在运行配置的“环境”选项卡中，找到“环境变量”一栏，并点击“+”按钮。在弹出的对话框中，添加一个新的环境变量。

输入“MPLBACKEND”作为变量名，并在值中输入"TkAgg"、"QtAgg"或“Agg”中的一个。这些选择对应于不同的后端引擎。通常情况下，"TkAgg"和"QtAgg"是使用最广泛的后端引擎，你可以依据自己的喜好进行选择。

点击确定保存设置，并重新运行你的代码。现在，你应该能够正常地使用plt.show()来显示Matplotlib图形了。

如果你仍然遇到问题，可以尝试更新或重新安装Matplotlib库，确保版本与PyCharm兼容。

希望以上解决方案能够帮助你解决问题。

### 回答3：
在使用PyCharm时，如果`plt.show()`没有显示图片，可能是以下几个原因导致的：

1. **代码问题：**
- 检查代码中是否包含了`plt.show()`的语句，确保它在正确的位置被调用。
- 确保代码中已导入了必要的模块，如`import matplotlib.pyplot as plt`，以及其他必要的模块。
- 检查是否在使用`plt.show()`之后，没有添加其他未关闭的绘图操作。可以尝试在`plt.show()`之前使用`plt.clf()`或`plt.close()`来清空图像。

2. **配置问题：**
- 确保已经正确安装了Matplotlib库。可以使用`pip install matplotlib`来安装最新版本。
- 在PyCharm中，确保已正确设置了Python解释器。可以在PyCharm的设置中检查Python解释器的路径，并确保路径指向正确的Python环境。
- 在PyCharm中，确保已开启了"Scientific mode"。可以在PyCharm的设置中检查"Enable Scientific mode"选项是否已启用。

3. **显示问题：**
- 检查是否有其他窗口遮挡了图像显示窗口。可以尝试将图像窗口置顶显示或移动其他窗口。
- 检查是否有多个显示器，可能图像显示在其他显示器上。可以尝试调整显示器设置或将图像窗口拖回主显示器。

如果上述方法都无法解决问题，可能需要进一步调查代码或系统配置。

请逐行解释此代码 # 单指数平滑 def exponential_smoothing(series, alpha): """ series - dataset with timestamps alpha - float [0.0, 1.0], smoothing parameter """ result = [series[0]] # first value is same as series for n in range(1, len(series)): result.append(alpha * series[n] + (1 - alpha) * result[n-1]) return result def plotExponentialSmoothing(series, alphas): """ Plots exponential smoothing with different alphas series - dataset with timestamps alphas - list of floats, smoothing parameters """ with plt.style.context('seaborn-white'): plt.figure(figsize=(15, 7)) for alpha in alphas: plt.plot(exponential_smoothing(series, alpha), label="Alpha {}".format(alpha)) plt.plot(series.values, "c", label = "Actual") plt.legend(loc="best") plt.axis('tight') plt.title("Exponential Smoothing") plt.grid(True); plotExponentialSmoothing(data['trend'], [0.5, 0.1])

这段代码实现了单指数平滑（exponential smoothing方法，并提供了一个用于绘制定平滑参数下的平滑曲线的函数。

下面是对代码的逐行解释：

1.def exponential_smoothing(series, alpha):`：定义了一个名为`exponential_smoothing`的函数，接受两个参数：`series`表示带有时间戳的数据集，`alpha`表示平滑参数。

2. `result = [series[0]]`：初始化结果列表，将第一个观测值作为初始值。

3. `for n in range(1, len(series)):`：循环迭代数据集，从第二个观测值开始。

4. `result.append(alpha * series[n] + (1 - alpha) * result[n-1])`：使用指数平滑公式计算当前观测值的平滑结果，将结果添加到结果列表中。

5. `return result`：返回计算得到的平滑结果列表。

6. `def plotExponentialSmoothing(series, alphas):`：定义了一个名为`plotExponentialSmoothing`的函数，接受两个参数：`series`表示带有时间戳的数据集，`alphas`表示平滑参数的列表。

7. `with plt.style.context('seaborn-white'):`：使用seaborn-white风格的绘图环境。

8. `plt.figure(figsize=(15, 7))`：创建一个大小为15x7的图形窗口。

9. `for alpha in alphas:`：遍历平滑参数列表。

10. `plt.plot(exponential_smoothing(series, alpha), label="Alpha {}".format(alpha))`：绘制使用指定平滑参数进行平滑的曲线，并为每条曲线添加标签。

11. `plt.plot(series.values, "c", label = "Actual")`：绘制原始数据的曲线，以蓝绿色显示，并添加标签。

12. `plt.legend(loc="best")`：显示图例，位置为最佳位置。

13. `plt.axis('tight')`：调整坐标轴范围，使曲线填充整个图形窗口。

14. `plt.title("Exponential Smoothing")`：设置图形的标题为"Exponential Smoothing"。

15. `plt.grid(True)`：显示网格线。

16. `plotExponentialSmoothing(data['trend'], [0.5, 0.1])`：调用`plotExponentialSmoothing`函数，传入数据集和平滑参数列表来绘制指数平滑曲线。