用python编程,根据如下内容的最高温和最低温,7日(今天): 多云转晴 最高气温:28 最低气温:14℃ 风力:<3级 8日(明天): 晴 最高气温:31 最低气温:15℃ 风力:<3级 9日(后天): 多云 最高气温:31 最低气温:16℃ 风力:<3级 10日(周六): 多云转阴 最高气温:29 最低气温:17℃ 风力:<3级 11日(周日): 多云 最高气温:30 最低气温:15℃ 风力:<3级 12日(周一): 晴 最高气温:26 最低气温:18℃ 风力:<3级 13日(周二): 晴 最高气温:33 最低气温:19℃ 风力:<3级 绘制折线图
时间: 2024-03-12 07:44:11 浏览: 14
要绘制最高温和最低温的折线图,可以使用 Python 的 Matplotlib 库进行绘制。以下是一个简单的例子代码,可以根据您提供的数据生成折线图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 日期列表
dates = ['7日', '8日', '9日', '10日', '11日', '12日', '13日']
# 最高温度列表
high_temps = [28, 31, 31, 29, 30, 26, 33]
# 最低温度列表
low_temps = [14, 15, 16, 17, 15, 18, 19]
# 绘制折线图
plt.plot(dates, high_temps, label='最高温度')
plt.plot(dates, low_temps, label='最低温度')
# 添加图例
plt.legend()
# 添加坐标轴标签
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('温度(℃)')
# 显示图表
plt.show()
```
运行以上代码,将会显示出最高温和最低温的折线图,其中 X 轴为日期,Y 轴为温度(单位:℃),同时最高温度和最低温度分别用不同的颜色进行区分。您可以根据需要进行进一步的修改和优化。
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用python中使用迭代查找一个list 中最小和最大值,并返回一个 tuple:
好的,以下是使用迭代查找一个list中最小和最大值,并返回一个 tuple 的 Python 代码:
```python
def find_min_max(lst):
# 判断列表是否为空
if not lst:
return None
# 初始化最小值和最大值
min_val = lst[0]
max_val = lst[0]
# 迭代查找最小和最大值
for val in lst:
if val < min_val:
min_val = val
if val > max_val:
max_val = val
# 返回一个 tuple,其中包含最小值和最大值
return (min_val, max_val)
```
使用该函数,你可以输入一个列表作为参数,并返回一个 tuple,其中包含该列表中的最小值和最大值。例如,如果你有一个列表 `lst = [3, 2, 5, 1, 6, 4]`,则可以调用该函数并得到返回值 `(1, 6)`。
python自行编程最速下降法解Ax=b
以下是使用Python实现最速下降法解Ax=b的代码:
```python
import numpy as np
def steepest_descent(A, b, x0, eps=1e-6, max_iter=1000):
"""使用最速下降法求解Ax=b
Args:
A: 系数矩阵
b: 常数向量
x0: 初始解向量
eps: 精度要求
max_iter: 最大迭代次数
Returns:
x: 解向量
iter_num: 迭代次数
"""
r0 = b - A @ x0 # 初始残差向量
x = x0
iter_num = 0
while np.linalg.norm(r0) > eps and iter_num < max_iter:
alpha = np.dot(r0, r0) / np.dot(r0, A @ r0) # 步长
x = x + alpha * r0 # 更新解向量
r0 = b - A @ x # 更新残差向量
iter_num += 1
return x, iter_num
```
其中,A和b分别为线性方程组Ax=b的系数矩阵和常数向量,x0为初始解向量,eps为精度要求,max_iter为最大迭代次数。最终返回解向量x和迭代次数iter_num。