plt.plot(values[:,0],values[:,2],c='b',linestyle='-',marker='o')什么意思

这行代码使用 `matplotlib` 库中的 `plot` 函数绘制一个折线图。其中，`values` 是一个二维数组，第一列是 x 轴数据，第二列是 y 轴数据，第三列是其他数据（可能是用来设置颜色或标记的）。具体解释如下：

- `values[:,0]` 表示取 `values` 数组中所有行的第一列，即 x 轴数据。
- `values[:,2]` 表示取 `values` 数组中所有行的第三列，可能是用来设置线条颜色或标记的参数。
- `c='b'` 表示设置线条的颜色为蓝色（blue）。
- `linestyle='-'` 表示设置线条的样式为实线（solid line）。
- `marker='o'` 表示设置线条上的标记为圆形（circle marker）。

这行代码的作用是将 `values` 数组中的数据以折线图的形式展示，x 轴数据为第一列，y 轴数据为第二列，线条颜色为蓝色，线条样式为实线，标记为圆形。

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dates,close,open,High,Low=np.loadtxt('SZZS_Day.csv', skiprows=4,delimiter=',', converters={0: lambda x:mdates.datestr2num(x.decode('utf-8'))}, usecols=(0,1,2,3,4), unpack=True) plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-',label = 'open') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-.',alpha = 0.3,label = 'close') plt.plot_date(dates,High,color = 'b',marker = '3',linestyle = '--',alpha = 0.2,label = 'High') plt.plot_date(dates,Low,color = 'y',marker = '3',linestyle = ':',alpha = 0.1,label = 'Low') plt.legend() plt.xlabel('Date') plt.xlabel('Price') plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库，从名为"SZZS_Day.csv"的文件中读取数据，并使用plot_date()函数将数据绘制成折线图。其中，dates表示日期，close表示收盘价，open表示开盘价，High表示最高价，Low表示最低价。每一个plot_date()函数调用表示绘制一个数据线，包括日期和对应的价格，使用不同的颜色、标记、线型和透明度进行区分。最后通过legend()函数显示图例，xlabel()和ylabel()函数设置x轴和y轴标签，并通过show()函数显示图形。

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) n1=total_data[:10] x=n1['名称'].values y1=n1['男厕位'].values y2=n1['女厕位'].values y3=n1['第三卫生间'].values y_1=y1 y_2=y2 y_3=y3 plt.plot(x, y_1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位') plt.plot(x, y_2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位') plt.plot(x, y_3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间') plt.legend() # 显示图例 plt.xticks(x, rotation=45) plt.ylim(0,14) plt.xlabel("名称") # X轴标签 plt.ylabel("数量") # Y轴标签 plt.show()

这段代码主要是用来绘制各地区公共厕所男女厕位和第三卫生间数量的折线图。以下是一些可以进行优化的建议：

1. 将代码分成多行，使其更易读。例如，将 `x`、`y1`、`y2`、`y3` 的定义放在第一行后面。

2. 使用 `f-string` 来格式化字符串，可以让代码更简洁。例如，将 `plt.xlabel("名称")` 改为 `plt.xlabel(f"名称")`。

3. 使用 `ax` 对象来绘制图像。这样可以更好地控制图像的各个元素，并且可以更加方便地对图像进行优化。

4. 可以使用 `plt.subplots()` 函数来创建画布和子图，这样可以更加方便地控制画布大小和子图数量。

5. 将 `dpi` 的值调整为更合适的值，使图像在不同设备上显示效果更好。可以根据实际情况进行调整。

下面是优化后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
n1 = total_data[:10]
x = n1['名称'].values
y1 = n1['男厕位'].values
y2 = n1['女厕位'].values
y3 = n1['第三卫生间'].values

# 绘图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6), dpi=150)

# 绘制折线图
ax.plot(x, y1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位')
ax.plot(x, y2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位')
ax.plot(x, y3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间')

# 添加图例
ax.legend()

# 设置X轴标签、Y轴标签、标题、刻度、范围
ax.set_xlabel(f"名称")
ax.set_ylabel("数量")
ax.set_title(f"各地区公共厕所男女厕位和第三卫生间数量折线图")
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(x, rotation=45)
ax.set_ylim(0, 14)

# 显示图像
plt.show()

这样，代码更加清晰易读，并且具有更好的可维护性。