%matplotlib auto from matplotlib.animation import FuncAnimation #要求1：统计每月每天的刷卡金额和值--数据透视表 month_day_df = pd.pivot_table(use_df,index="日",columns="月",values="刷卡金额",aggfunc=np.sum) month_day_df import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei" fig = plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) ax1 = fig.add_subplot(111) #动态函数 def animate(i): #准备数据 plt.gca().cla() x_data = month_day_df.index y_data = month_day_df[i+1].values #绘制图形 plt.plot(x_data,y_data) plt.xticks(x_data ) plt.title(f"{i+1}月每天刷卡金额折线图") plt.xlabel( "日") plt.ylabel( "金额") ani = FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=12,interval=500) plt.show() 设置其线条颜色为随机颜色，线条样式为随机样式

您可以使用以下代码来设置线条颜色为随机颜色，线条样式为随机样式：

import random

def animate(i):
    plt.gca().cla()
    x_data = month_day_df.index
    y_data = month_day_df[i+1].values

    # 随机选取线条颜色和样式
    line_color = random.choice(['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple'])
    line_style = random.choice(['-', '--', '-.', ':'])

    # 绘制图形，并设置线条颜色和样式
    plt.plot(x_data, y_data, color=line_color, linestyle=line_style)

    plt.xticks(x_data)
    plt.title(f"{i+1}月每天刷卡金额折线图")
    plt.xlabel("日")
    plt.ylabel("金额")

在此代码中，我们使用`random.choice()`函数从预定义的颜色和样式列表中随机选择一种颜色和样式来绘制每个折线图。您可以根据需要添加更多的颜色和样式选项。

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%matplotlib inline from sklearn.cluster import KMeans#导入sklearn中kmeans聚类包 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets iris=datasets.load_iris() #1 查看iris包括哪些信息，比如数据，label等。将这些信息打印出来

可以使用以下代码查看iris包括的信息：

print("数据:\n", iris.data)
print("标签:\n", iris.target)
print("标签名字:\n", iris.target_names)
print("数据描述:\n", iris.DESCR)
print("特征名字:\n", iris.feature_names)

其中，数据包括样本的特征值；标签包括每个样本的类别标签；标签名字包括每个类别的名称；数据描述包括数据集的描述信息；特征名字包括每个特征的名称。

matplotlib版本3.4.0from matplotlib.widgets import Dropdown出现ImportError: cannot import name 'Dropdown'

如果你使用的是matplotlib版本3.4.0，但仍然出现了`ImportError: cannot import name 'Dropdown'`的错误，那么可能是因为你的matplotlib版本中没有这个类。

在matplotlib 3.4.0中，`Dropdown`类已经被移除了，现在可以使用`Dropdown`的替代类`Select`来创建下拉列表控件。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Select

# 定义一个列表，包含所有可能的field_name值
field_name_options = ['field_name1', 'field_name2', 'field_name3']

# 定义一个回调函数，当用户选择一个新的值时触发
def on_select_field_name(val):
    # 在这里插入你需要更新的代码，例如重新绘制图形等
    print('You selected:', val)

# 创建一个下拉列表控件，并将其选项与上面定义的列表关联
dropdown_field_name = Select(plt.axes([0.1, 0.95, 0.8, 0.05]), field_name_options)

# 绑定回调函数到控件上
dropdown_field_name.on_changed(on_select_field_name)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用matplotlib的`Select`类来创建下拉列表控件。其他部分与上面的例子相同。注意，新的`Select`类的使用方法与旧的类略有不同，需要使用`on_changed`方法来绑定回调函数。