代码优化import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(1,(8,4),dpi = 250) ax = plt.subplot(111) plt.sca(ax) #折线图调整颜色加上数据点 plt.plot(hourcount['Stime'],hourcount['VehicleNum'],'k-',hourcount['Stime'],hourcount['VehicleNum'],'k.') #加上条形图 plt.bar(hourcount['Stime'],hourcount['VehicleNum'],width =0.5) plt.title('Hourly data Volume') #把y轴起点固定在0 plt.ylim(0,80000) plt.ylabel('Data volumn') plt.xlabel('Hour') plt.show()

这段代码的功能是绘制一个包含折线图和条形图的图表，展示每小时的数据量。以下是一些代码优化的建议：

1. 将导入的模块放在代码的最开始部分，避免在代码的中间导入模块。这样可以让代码更易读，同时也可以提高代码的执行效率。

2. 将常用的参数值保存在变量中，以便多次使用。例如，可以将图表的大小和分辨率保存在变量中，然后在创建图表时使用这些变量。

3. 可以使用更具描述性的变量名，以便更容易理解代码的功能。例如，可以将 'Stime' 改为 'hour'，将 'VehicleNum' 改为 'data_volume'。

4. 可以使用子图（subplots）的方式创建图表，这样可以更方便地控制图表的布局。

5. 可以使用更简洁的语法来绘制折线图和条形图。例如，可以使用 plt.plot() 和 plt.bar() 方法的多个参数来同时设置颜色、线型和数据点的样式。

6. 最后，可以添加注释或文档字符串来解释代码的功能和参数，以便更易读和维护。

下面是优化后的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置常用参数
figsize = (8, 4)
dpi = 250
ylim = (0, 80000)
xlabel = 'Hour'
ylabel = 'Data volume'

def plot_hourly_data(hour, data_volume):
    # 创建图表和子图
    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize, dpi=dpi)

    # 绘制折线图和数据点
    ax.plot(hour, data_volume, 'k-o', label='Data volume')

    # 绘制条形图
    ax.bar(hour, data_volume, width=0.5, color='gray', alpha=0.3, label='Data volume')

    # 设置标题和坐标轴标签
    ax.set_title('Hourly data volume')
    ax.set_xlabel(xlabel)
    ax.set_ylabel(ylabel)

    # 设置y轴起点为0
    ax.set_ylim(ylim)

    # 显示图例和图表
    ax.legend()
    plt.show()

# 调用函数绘制图表
plot_hourly_data(hour=hourcount['Stime'], data_volume=hourcount['VehicleNum'])