plt.plot(df['date'] df[col],lable＝col)

这行代码中，plt.plot() 是 Matplotlib 库中用于绘制折线图的函数，其中 df['date'] 是 x 轴数据，df[col] 是 y 轴数据，col 是一个字符串变量，表示要绘制的数据列名。lable 表示给这条曲线起一个标签，方便后续添加图例。完整的代码应该是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['date'], df[col], label=col)
plt.legend() # 添加图例
plt.show() # 显示图形

其中，legend() 函数用于添加图例，show() 函数用于显示图形。

相关问题

plt.plot(df.index,df.pv) plt.title('pv') plt.xticks(rotation=30)plt.xticks(rotation=30)什么意思

这段代码使用了`matplotlib`库中的`plot()`函数来绘制折线图。`df.index`表示使用DataFrame中的索引作为横坐标，`df.pv`表示使用DataFrame中的"pv"列作为纵坐标。`plt.title('pv')`设置了图表的标题为"pv"。`plt.xticks(rotation=30)`则将x轴的刻度标签进行了30度的旋转，以便更好地显示横坐标的值。

修改下面代码的错误Ca_feature.remove('描述') col1=Ca_feature plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=11 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) plt.show()

修改后的代码如下：

Ca_feature.remove('描述')
col1 = Ca_feature
plt.figure(figsize=(20,10))
j = 1
for col in col1:
    ax = plt.subplot(4,5,j)
    ax = plt.scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red')
    plt.title(col)
    j += 1
k = 11
for col in col1:
    ax = plt.subplot(4,5,k)
    ax = plt.scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan')
    plt.title(col)
    k += 1
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.3)
plt.show()

主要修改是将 `Ca_feature.remove('描述')` 放在代码块的第一行，以确保在进行后续操作之前先移除 '描述' 列。同时，将 `j` 和 `k` 的初始值设置为 1 和 11，以便在两个循环中正确设置子图的位置。