随机生成150条时序数据，用matplotlib画折线图，请写出详细代码，保证图像清晰不拥挤

要随机生成150条时序数据并用Matplotlib绘制折线图，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库[^1]：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import randint  # 用于生成随机整数

2. 创建一个随机时序序列：

# 生成150个随机整数作为时间序列的数据点
n_samples = 150
data_length = 50  # 假设每个样本有50个数据点
random_data = np.random.randint(0, 100, (n_samples, data_length))

3. 计算每个样本的平均值，以便可视化趋势：

means = np.mean(random_data, axis=1)

4. 绘制折线图，确保轴标签清晰且美观：

plt.figure(figsize=(10, 6))  # 调整图形大小以防止过于拥挤

# 创建子图
ax = plt.subplot()
ax.plot(means, color='blue', linewidth=1)  # 折线图
ax.set_title('Random Time Series Data with Mean')  # 图形标题
ax.set_xlabel('Sample Index')  # X轴标签
ax.set_ylabel('Average Value')  # Y轴标签

# 显示缺失数据（这里假设`perf.data`是你实际数据集）
plot_missing(perf.data, ax=ax)

# 添加网格线和限制坐标轴范围
plt.grid(True)
plt.tight_layout()  # 使图例和边界整洁
plt.show()

请注意，`plot_missing()`函数在这里未给出实现，因为它取决于`perf.data`的实际结构。如果该函数已存在，你可以直接调用它；若不存在，你需要创建一个自定义函数来表示缺失数据，或者使用现成的库如`missingno`。