使用【python】写一个空气质量折线图和柱形图还有环形图

在Python中，我们可以使用一些数据可视化库如matplotlib、seaborn或plotly来创建空气质量的数据可视化图表。这里是一个简单的例子，我们将分别创建折线图、柱状图和环形图。

首先，假设我们有一个包含日期和空气质量指数(AQI)的数据列表：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设数据存储在一个DataFrame中
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', ...],
        'AQI': [100, 80, 95, ...]}
df = pd.DataFrame(data)

# 折线图 (Line Chart)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(df['date'], df['AQI'])
plt.title('空气质量折线图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('AQI')
plt.show()

# 柱状图 (Bar Chart)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(df['date'], df['AQI'])
plt.title('空气质量柱状图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('AQI')
plt.show()

# 环形图 (Pie Chart - 这里假设AQI分类了等级，例如优、良、轻度污染等)
aqi_categories = ['优', '良', '轻度', '中度', '重度']
aqi_counts = df['AQI'].value_counts().sort_index()
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.pie(aqi_counts, labels=aqi_categories, autopct='%1.1f%%')
plt.title('空气质量各等级占比')
plt.legend(title='空气质量等级')
plt.show()

这只是一个基础示例，实际绘制时可能需要根据真实数据格式调整。