不同的字段名代表的数据怎么结合在一起

通常情况下，不同的字段名代表的数据是以表格的形式存在的，每个字段名对应着表格中的一列数据。在绘制折线图时，您需要从数据源中读取用户选择的字段名对应的列数据，并将其与 x 轴数据（通常是时间或者序列号等）结合在一起，构成一组完整的数据点。然后，您可以使用 matplotlib 库中的 plot() 函数来绘制折线图。

示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 从 CSV 文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义 x 轴数据（假设为时间序列）
x = data['time']

# 定义字段名列表
field_list = ['field1', 'field2', 'field3', 'field4']

# 创建 matplotlib 图形窗口
fig, ax = plt.subplots()

# 循环遍历字段名列表，绘制折线图
for field_name in field_list:
    # 从数据源中读取对应字段名的数据
    y = data[field_name]
    # 绘制折线图
    ax.plot(x, y, label=field_name)

# 设置图例和标题
ax.legend()
ax.set_xlabel('time')
ax.set_ylabel('value')
ax.set_title('折线图')

# 显示图形
plt.show()

该代码会从一个 CSV 文件中读取数据，然后循环遍历字段名列表，每次从数据源中读取对应字段名的数据，并使用 plot() 函数绘制折线图。在绘制过程中，您需要为每条折线图指定一个 label，以便在图例中显示。最后，您可以使用 legend() 函数显示图例，使用 set_xlabel() 和 set_ylabel() 函数设置 x 轴和 y 轴的标签，使用 set_title() 函数设置图形标题，并使用 show() 函数显示图形。