绘制年龄和身高折线图 age CHeight JHeight 1 7 125 122 2 8 131 128 3 9 138 133 4 10 140 138 5 11 145 143 6 12 153 153 7 13 161 155 8 14 169 162 9 15 174 166 10 16 174 169 11 17 174 170 12 18 175 171

以下是使用 Python 绘制年龄和身高的折线图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
age = [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]
c_height = [125, 131, 138, 140, 145, 153, 161, 169, 174, 174, 174, 175]
j_height = [122, 128, 133, 138, 143, 153, 155, 162, 166, 169, 170, 171]

# 绘图
plt.plot(age, c_height, label='CHeight')
plt.plot(age, j_height, label='JHeight')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Height')
plt.title('Age and Height')
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码，可以得到年龄和身高的折线图：


相关问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv("avgHgt.csv") x_values = range(7,19) plt.xticks(range(7,19)) plt.plot(x_values, df['CHeight'],label='A国男孩身高') plt.plot(x_values, df['JHeight'],label='B国男孩身高') plt.title('AB两国7-12岁男孩身高图') plt.xlabel('年龄/岁') plt.ylabel('身高/厘米') plt.legend() plt.show()请解释每行代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文字体为黑体
mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题

df = pd.read_csv("avgHgt.csv")  # 读取csv文件，生成DataFrame

x_values = range(7,19)  # 生成x轴刻度值

plt.xticks(range(7,19))  # 设置x轴刻度值

plt.plot(x_values, df['CHeight'],label='A国男孩身高')  # 绘制A国男孩身高折线图
plt.plot(x_values, df['JHeight'],label='B国男孩身高')  # 绘制B国男孩身高折线图

plt.title('AB两国7-12岁男孩身高图')  # 设置图表标题
plt.xlabel('年龄/岁')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('身高/厘米')  # 设置y轴标签

plt.legend()  # 显示图例
plt.show()  # 展示图表

以上是代码的解释，代码的功能是读取一个csv文件，生成A国和B国7到12岁男孩身高的折线图，并添加相应的标签和标题。其中matplotlib库用于绘制图形，pandas库用于读取csv文件，mpl.rcParams用于设置图形属性。

下面这段代码，在微信小程序中存在哪些问题，请分析指出，并把修复后的代码发给我。addPic: function () { const _ = this; const { quality } = this.state Taro.chooseImage({ count: 1, sizeType: ['original', 'compressed'], sourceType: ['album'], success(result) { const tempFilePath = result.tempFilePaths[0]; let size = result.tempFiles[0].size; if (size > 1024 * 1024 * 8) {//大于8M返回 return Taro.showToast({ title: '图片大于8M啦', icon: 'none' }) } if (size < 1024 * 800) { //小于800kb压缩 const status = await _.imgSecCheck(tempFilePath) if (status == true) { console.log('通过了处理'); //走检测通过处理 } } else { Taro.getImageInfo({ src: tempFilePath, success: function (res) { _.setState({//设置原始宽高 cWidth: res.width, cHeight: res.height }, async () => { try { const imagePath = await _.getCanvasImg(tempFilePath, res.width, res.height, quality); const status = await _.imgSecCheck(imagePath) if (status == true) { console.log('通过了处理'); //走检测通过处理 } } catch (error) { } }) } }) } } }) },

在微信小程序中，下面这段代码存在以下问题：

1. `const status = await _.imgSecCheck(tempFilePath)` 语句中没有使用 `async` 函数，无法使用 `await` 关键字，应该将该函数改为 `async` 函数。

2. `await` 关键字只能在 `async` 函数中使用，因此需要将 `success` 回调函数改为 `async` 函数。

3. `success` 回调函数中的 `_.setState` 函数在微信小程序中应该使用 `this.setData` 函数进行替换。

4. `Taro.getImageInfo` 函数在微信小程序中应该使用 `wx.getImageInfo` 函数进行替换。

下面是修复后的代码：

addPic: function () {
  const _ = this;
  const { quality } = this.state
  Taro.chooseImage({
    count: 1,
    sizeType: ['original', 'compressed'],
    sourceType: ['album'],
    success: async function(result) {
      const tempFilePath = result.tempFilePaths[0];
      let size = result.tempFiles[0].size;
      if (size > 1024 * 1024 * 8) {
        //大于8M返回
        return Taro.showToast({
          title: '图片大于8M啦',
          icon: 'none'
        })
      }
      if (size < 1024 * 800) {
        //小于800kb压缩
        const status = await _.imgSecCheck(tempFilePath)
        if (status == true) {
          console.log('通过了处理');
          //走检测通过处理
        }
      } else {
        wx.getImageInfo({
          src: tempFilePath,
          success: async function(res) {
            _.setData({
              //设置原始宽高
              cWidth: res.width,
              cHeight: res.height
            })
            try {
              const imagePath = await _.getCanvasImg(tempFilePath, res.width, res.height, quality);
              const status = await _.imgSecCheck(imagePath)
              if (status == true) {
                console.log('通过了处理');
                //走检测通过处理
              }
            } catch (error) {
            }
          }
        })
      }
    }
  })
},