在Python 优化from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np def fun(x): return 0.01*x*2-np.sin(x) x=np.arange(-20.0,20.0,0.01) y=fun(x) plt.plot(x,y) plt.savefig("test.jpg") plt.show()使得纵坐标是成交量，横坐标是日期

如果你想将纵坐标设为成交量，横坐标设为日期，你需要先准备好成交量与日期两个列表，然后使用Matplotlib库中的plot函数进行绘图。下面是修改后的代码：

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 

def fun(x):     
    return 0.01*x*2-np.sin(x) 

x = np.arange(-20.0, 20.0, 0.01) 
y = fun(x) 

# 准备成交量与日期两个列表
volume = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000]
dates = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08', '2021-01-09', '2021-01-10']

# 绘制图像
plt.plot(dates, volume) 
plt.savefig("test.jpg") 
plt.show()

请注意，这里我只是为了演示如何将纵坐标和横坐标改变，没有使用原来的函数`fun(x)`。如果你想绘制函数图像，可以将上述代码中的`volume`列表替换为函数值列表`y`即可。

相关问题

详细解释代码：import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib import copy import numpy as np

这段代码是用来导入需要用到的Python库并进行别名命名。具体解释如下：

- `import pandas as pd`：导入Pandas库并给它起一个别名pd，Pandas是Python中一个处理数据的库，提供了相应的数据结构和数据分析工具。
- `from matplotlib import pyplot as plt`：从matplotlib库中导入pyplot子库，并给它起一个别名plt，matplotlib是Python中一个2D绘图库，pyplot子库提供了与MATLAB类似的绘图接口。
- `import matplotlib`：导入matplotlib库，matplotlib是Python中一个2D绘图库，提供了很多2D绘图函数。
- `import copy`：导入copy模块，copy模块提供了深度复制(deepcopy)和浅复制(copy)的函数。
- `import numpy as np`：导入numpy库并给它起一个别名np，numpy是Python中一个用于科学计算的库，提供了对多维数组的支持，以及一系列数学函数。

import imutils import time import cv2 import numpy as np from kalman import * import matplotlib.pyplot as plt

您好！您的代码看起来是在使用Python编写一个计算机视觉相关的程序。根据您的代码，您可能需要安装一些额外的库来运行它。在Ubuntu上进行Python编程，可以按照以下步骤安装和配置所需的库：

1. 安装pip：打开终端，输入以下命令安装pip（Python包管理工具）：

   sudo apt-get install python-pip

2. 安装所需的库：根据您的代码，您可能需要安装以下库：imutils、OpenCV、numpy和matplotlib。

   pip install imutils
   pip install opencv-python
   pip install numpy
   pip install matplotlib

3. 验证安装：运行以下命令验证库是否成功安装：

   python -c "import imutils; import cv2; import numpy; import matplotlib"

如果没有报错，说明库已成功安装。

请注意，这只是安装所需库的基本步骤。根据您的具体环境和需求，可能需要进行其他配置或安装其他依赖项。希望这可以帮助您在Ubuntu上进行Python编程！