%% 画趋势图 figure; subplot(3,2,1) plot(data1(:,7),data1(:,1),'-'); xlabel('时间'); ylabel('负荷'); subplot(3,2,2) plot(data1(:,7),data1(:,2),'-'); xlabel('时间'); ylabel('入口NO'); subplot(3,2,3) plot(data1(:,7),data1(:,3),'-'); xlabel('时间'); ylabel('出口NO'); subplot(3,2,4) plot(data1(:,7),data1(:,4),'-'); xlabel('时间'); ylabel('O2'); subplot(3,2,5) plot(data1(:,7),data1(:,5),'-'); xlabel('时间'); ylabel('温度'); subplot(3,2,6) plot(data1(:,7),data1(:,6),'-'); xlabel('时间'); ylabel('喷氨量');
时间: 2023-06-25 22:04:33 浏览: 38
很好,这段代码是用于画六个不同变量随时间变化的趋势图。subplot(3,2,1)表示将六个图分为3行2列,当前绘制的是第1个图。第一列是时间,后面五列是对应的变量。plot函数用于绘制图形,第一个参数是x轴数据,第二个参数是y轴数据,'-'表示用实线连接数据点。xlabel和ylabel函数用于设置x轴和y轴的标签。每个subplot都是一样的,只是绘制的是不同的变量。
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python怎么画2015-2022年广州6月的气温趋势图
要画2015-2022年广州6月的气温趋势图,可以使用Python中的Matplotlib库。具体步骤如下:
1. 导入Matplotlib库和Pandas库
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
```
2. 读取数据
```python
# 假设数据存储在csv文件中,可以使用Pandas库的read_csv函数读取
data = pd.read_csv('temperature_data.csv')
```
3. 筛选出2015-2022年6月的数据
```python
# 假设数据中的时间列为date,可以使用Pandas库的str属性和contains函数进行筛选
june_data = data[data['date'].str.contains('201[5-9]|2020|2021|2022-06')]
```
4. 绘制气温趋势图
```python
# 创建一个图形对象
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
# 创建一个子图
ax = fig.add_subplot(111)
# 设置x轴坐标为时间
ax.set_xticks(range(len(june_data)))
ax.set_xticklabels(june_data['date'], rotation=45)
# 绘制气温曲线
ax.plot(june_data['temperature'])
# 添加图形标题和坐标轴标签
ax.set_title('2015-2022年广州6月气温趋势图')
ax.set_xlabel('时间')
ax.set_ylabel('温度(℃)')
# 显示图形
plt.show()
```
这样就可以画出2015-2022年广州6月的气温趋势图了。需要注意的是,这里的代码仅供参考,实际使用时需要根据数据的具体格式和要求进行修改。
fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')
这段代码是用于绘制1995年至2019年期间世界气温变化趋势的图表。首先,使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据,然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着,利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和折线图,其中柱状图表示每年的平均气温,折线图表示每年的最低气温。最后,将图表保存至本地。