为什么重复使用上面的代码ye值会叠加
时间: 2024-05-06 22:06:17 浏览: 18
这可能是因为你没有在重复使用代码之前清空或重置变量的值。如果你的代码中使用了全局变量或静态变量,并且没有在适当的时候将其重新初始化,那么在重复运行代码时,变量的值就会叠加。
你可以通过在每次运行代码之前重置变量的值来解决这个问题。或者,你也可以使用局部变量来避免变量值叠加的问题,这样每次运行代码时都会创建新的变量实例。
相关问题
化工管道图纸ye代表什么
化工管道图纸中的"ye"代表流体元件(也称为液体元件)。
在化工管道系统中,流体元件用于控制、调节和安全保护流体的流动。它们包括阀门、法兰、管件和管线等。
1. 阀门:阀门是流体元件中最常见的一种,用于开关、调节和控制流体的流动。常见的阀门类型包括截止阀、球阀、蝶阀、闸阀等,可以根据需要选择合适的阀门进行安装。
2. 法兰:法兰是连接管道和设备的重要元件,用于连接和固定管道和设备。它们通常由两个法兰盘和法兰密封垫组成,通过螺栓紧固在一起。
3. 管件:管件用于连接、转向和分支管道,使得整个管道系统具有灵活性和完整性。常见的管件类型包括弯头、三通、四通、偏心管等,根据实际需要进行选择和安装。
4. 管线:管线是组成管道系统的管道段,用于输送流体。在图纸中,管线的标注和图示可以帮助工程师和操作员了解管道的布置和结构。
通过在化工管道图纸中标注和绘制这些流体元件,可以清晰地表达管道系统的结构、布局和相关信息,为工程师、操作员和维护人员提供必要的参考和指导。
能给我讲解一下上面那段代码吗
当然可以!这段代码主要分为以下几个部分:
1. 生成数据集
首先,代码使用 csv 模块生成一个名为 data.csv 的文件,记录了商场每天的营业额,具体方法如下:
```python
import csv
import random
import datetime
fn = 'data.csv'
with open(fn,'w',encoding = 'utf-8') as fp:
wr = csv.writer(fp)
wr.writerow(['日期','营业额'])
startDate = datetime.date(2022,1,1)
for i in range(365):
amount = 500 + i*5 + random.randrange(100)
wr.writerow([str(startDate),amount])
startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1)
```
代码中,首先定义了一个文件名 fn,然后使用 `with open(fn,'w',encoding = 'utf-8') as fp:` 打开文件,使用 csv.writer 创建一个写入器 wr,并写入表头 ['日期','营业额']。接下来,使用 datetime 模块生成从 2022 年 1 月 1 日开始的 365 天,每天的营业额使用 500 + i*5 + random.randrange(100) 生成。最后,将日期和营业额写入文件中。
2. 分析数据
接下来,使用 pandas 和 matplotlib 模块对数据进行分析和可视化,具体方法如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace=True)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot(df['日期'],df['营业额'])
plt.title('商场每天营业额情况')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('Te.jpg')
plt.show()
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['月份'] = df['日期'].dt.month
month_sales = df.groupby('月份')['营业额'].sum()
plt.bar(month_sales.index,month_sales.values)
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('Ye.jpg')
plt.show()
diff = month_sales.diff()
max_month = diff[1:].idxmax()
with open('maxMonth.txt','w')as f:
f.write(str(max_month))
df['季度'] = df['日期'].dt.quarter
quarter_sales = df.groupby('季度')['营业额'].sum()
labels = ['第一季度','第二季度','第三季度','第四季度']
plt.pie(quarter_sales.values,labels = labels,autopct = '%1.1f%%')
plt.title('商场2022年季度营业额分布情况')
plt.savefig('Je.jpg')
plt.show()
```
代码中,首先使用 pd.read_csv 读取刚才生成的 data.csv 文件,并使用 df.dropna(inplace=True) 删除含有 NaN 值的行。接下来,设置 matplotlib 的字体和解决中文显示问题。然后,使用 plt.plot 画出商场每天的营业额曲线图,并设置标题和坐标轴标签,并将图像保存在 Te.jpg 文件中并展示出来。接下来,为了分析商场每月的营业额情况,使用 pd.to_datetime 将日期列转换为 datetime 类型,并使用 dt.month 获取每个月份的值,然后使用 groupby 和 sum 方法计算每个月的总营业额,最后使用 plt.bar 画出商场每月的营业额柱形图,并设置标题和坐标轴标签,并将图像保存在 Ye.jpg 文件中并展示出来。
接下来,为了找出商场营业额增长最快的月份,使用 diff 方法计算每个月的营业额增长量,并使用 idxmax 方法找出最大增长量的索引,即为营业额增长最快的月份,将结果保存在 maxMonth.txt 文件中。
最后,为了分析商场每季度的营业额情况,使用 dt.quarter 获取每个季度的值,然后使用 groupby 和 sum 方法计算每个季度的总营业额,最后使用 plt.pie 画出商场每季度的营业额饼图,并设置标题和标签,并将图像保存在 Je.jpg 文件中并展示出来。
希望这段代码的讲解能对您有所帮助!
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)