生成这张图

生成这张图需要一些前置条件，比如需要有温度数据和绘图工具。一般来说，可以通过采集温度数据并使用Python的Matplotlib库进行绘图。

这里是一个简单的Python代码示例，可以帮助你生成这张图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 温度数据
temperature_data = [20, 22, 25, 30, 35, 40, 42, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 72, 75, 80, 85, 90]

# 生成时间数据
time_data = []
for i in range(len(temperature_data)):
    time_data.append(i)

# 绘制折线图
plt.plot(time_data, temperature_data)

# 添加标题和标签
plt.title("玻璃内壁温度随时间变化图")
plt.xlabel("时间（单位：小时）")
plt.ylabel("温度（单位：摄氏度）")

# 显示图形
plt.show()

你可以将上述代码保存为一个.py文件，使用Python运行即可生成这张图。当然，你需要根据实际情况修改温度数据和绘图的样式。

相关问题

将14支股票的k线图放在一块python代码，已生成14张图

如果您已经生成了14张K线图，并且希望将它们放在一个大图中，可以使用Python的Pillow库中的Image和ImageDraw模块来实现。以下是一个示例代码，可以将名为`stock1.png`、`stock2.png`、`stock3.png` ……`stock14.png`的14张图片拼接成一个大图，并保存为一个文件：

from PIL import Image, ImageDraw

# 创建一个空白图像，用于拼接K线图
canvas_width = 1920  # 大图的宽度
canvas_height = 1080  # 大图的高度
canvas = Image.new('RGB', (canvas_width, canvas_height), 'white')

# 读取并拼接K线图
x_offset = 0  # 当前拼接位置的横坐标

for i in range(1, 15):
    filename = f'stock{i}.png'
    image = Image.open(filename)

    # 将当前K线图拼接到大图中
    canvas.paste(image, (x_offset, 0))

    # 更新下一个K线图的横坐标
    x_offset += image.width

# 保存大图
canvas.save('all_stocks.png')

在这个示例代码中，我们首先使用`Image.new`创建一个空白图像，用于拼接K线图。然后，我们通过循环读取14张图片，并使用`Image.open`函数打开每张图片。接着，我们使用`Image.paste`函数将当前K线图拼接到大图中，并更新下一个K线图的横坐标。最后，我们使用`Image.save`函数保存大图为一个文件。

python plot多张图

如果你需要在 Python 中绘制多张图，可以使用 Matplotlib 库。Matplotlib 是 Python 中广受欢迎的绘图库，支持多种绘图类型，并且提供了丰富的 API。

下面是一个绘制多张图的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 绘制第一张图
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.title('sin(x)')

# 绘制第二张图
plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.title('cos(x)')

# 绘制第三张图
plt.figure()
plt.plot(x, y3)
plt.title('tan(x)')

# 显示所有图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了一些数据，然后使用 `plt.figure()` 函数创建了多个图形窗口。接着使用 `plt.plot()` 函数在不同的图形窗口中绘制了不同的图形，并使用 `plt.title()` 函数为每个图形添加了标题。最后，使用 `plt.show()` 函数显示所有图形。

注意，在使用 `plt.figure()` 函数创建多个图形窗口时，需要在绘制每个图形之前调用一次 `plt.figure()` 函数。否则，所有的图形都会绘制在同一个窗口中。

另外，如果你需要在同一个窗口中绘制多个图形，你可以使用 `plt.subplot()` 函数创建多个子图。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)

# 创建一个 2x2 的子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在子图中绘制图形
axs[0, 0].plot(x, y1)
axs[0, 0].set_title('sin(x)')
axs[0, 1].plot(x, y2)
axs[0, 1].set_title('cos(x)')
axs[1, 0].plot(x, y3)
axs[1, 0].set_title('tan(x)')

# 隐藏最后一个子图
axs[1, 1].axis('off')

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.4)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用 `plt.subplots()` 函数创建了一个 2x2 的子图，然后使用 `axs` 变量访问每个子图。接着，在每个子图中使用 `axs.plot()` 函数绘制图形，并使用 `axs.set_title()` 函数设置标题。最后，使用 `plt.subplots_adjust()` 函数调整子图之间的间距，并使用 `plt.show()` 函数显示图形。

注意，`axs` 变量是一个二维数组，用于访问每个子图。例如，`axs[0, 0]` 表示第一行第一列的子图，`axs[0, 1]` 表示第一行第二列的子图，以此类推。