优化这段代码:plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(grouped['item_price'], grouped['ord_qty'], 'o-') plt.xlabel('Product Price') plt.ylabel('Average Order Quantity') plt.title('Relationship between Product Price and Order Quantity') plt.savefig('img/1.png',dpi=300)使得图像充分分布在横纵坐标

时间: 2023-06-02 16:03:34 浏览: 127
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数据科学与分析:使用Python进行数据处理与可视化

上。 好的,我会尝试优化这段代码。您可以将plt.plot函数的样式参数设置为'markersize=5',以减小散点的大小,使它们更加清晰地分布在横纵坐标上。另外,您可以使用plt.tight_layout()来自动调整子图参数,以使得子图之间的间隔更小。以下是优化后的代码: plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(grouped['item_price'], grouped['ord_qty'], 'o-', markersize=5) plt.xlabel('Product Price') plt.ylabel('Average Order Quantity') plt.title('Relationship between Product Price and Order Quantity') plt.tight_layout() plt.savefig('img/1.png', dpi=300)
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帮我优化import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import csv data1=pd.read_csv('11理科成绩.csv',encoding='gbk') data2=pd.read_csv('11理科班级.csv',encoding='gbk')#导入数据 data1.fillna(0,inplace=True) data = pd.concat([data1, data2],axis=1) data['总分'] = data['语文']+data['数学']+data['英语']+data['物理']+data['化学']+data['生物'] top10 = data.sort_values('总分', ascending=False).head(10) for index, row in top10.iterrows(): print([row['班级'], row['姓名'], int(row['总分'])]) plt.barh(top10['姓名'], top10['总分']) plt.gca().invert_yaxis() plt.xlabel('总分') plt.ylabel('姓名') plt.title('总分前10对比图') plt.show() grouped=data.groupby('班级') std_df=grouped['语文'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('语文各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['数学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('数学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['英语'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('英语各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['物理'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('物理各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['化学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('化学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['生物'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('生物各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['总分'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('综合各班标准差对比图') plt.show()

保证原本的输出要求下优化以下代码import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data() : products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13) : for day in range(1,29) : date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist = [] for date in datelist : for it in products : sales = round(random.uniform(150,200),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist,columns=['date','products','sales']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df) : for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df) : df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Morth',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','NAV','JoW','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df) : df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center Left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

修改这段代码使其能正常输出预期结果import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data(): products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13): for day in range(1,32): date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist =[] for date in datelist: for it in products: sales = round(random.uniform(100,1000),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist, columns=['日期','商品名称','营业额']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df): for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabe1('Date') plt.ylabe1('sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df): df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Month',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','MAY','JUN','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df): df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

修改下列代码的错误import random import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def generate_data() : products = ['商品1','商品2','商品3','商品4','商品5','商品6','商品7','商品8','商品9','商品10'] datelist = [] for month in range(1,13) : for day in range(1,29) : date = f'2019-{month:20d}-{day:02d}' datelist.append(date) datalist = [] for date in datelist : for it in products : sales = round(random.uniform(150,200),2) datalist.append([date,it,sales]) df = pd.DataFrame(datalist,columns=['date','products','sales']) df.to_csv('data.csv', index=False) return pd.read_csv('data.csv') def plot_sales_by_product(df) : for product in df['products'].unique() : data = df.loc[df['products'] == product] plt.plot(data['date'],data['sales'],label=product) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales by Product') plt.legend() plt.show() def plot_sales_by_month(df) : df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month groupeddata = df.groupby(['products','month'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='bar') plt.xlabel('Products') plt.ylabel('sales') plt.title('Sales by Month') plt.legend(title='Morth',labels=['JAN','FEB','MAR','APR','NAV','JoW','JUL','AUG','SEP','OCT','NOV','DEV']) plt.show() def plot_sales_by_quarter(df) : df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'],freq='Q') groupeddata = df.groupby(['products','quarter'])['sales'].sum().unstack() groupeddata.plot(kind='pie',subplots=True) plt.title('Sales by Quarter') plt.legend(loc='center Left',bbox_to_anchor=(1.0,0.5)) plt.show() df = generate_data() plot_sales_by_product(df) plot_sales_by_month(df) plot_sales_by_quarter(df)

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类']}) # 定义2行2列的图形 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8)) # 1行1列的子图:横向柱形图 axs[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=data['分类类型']) axs[0, 0].set_xlabel('体长') axs[0, 0].set_ylabel('物种名称') axs[0, 0].set_title('各物种体长横向柱形图') # 1行2列的子图:折线图 axs[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], '-o', color=data['分类类型']) axs[0, 1].set_xlabel('物种名称') axs[0, 1].set_ylabel('体重') axs[0, 1].set_title('各物种体重折线图') # 2行1列的子图:散点图 axs[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], c=data['分类类型']) axs[1, 0].set_xlabel('物种名称') axs[1, 0].set_ylabel('速度') axs[1, 0].set_title('各物种速度散点图') # 2行2列的子图:饼图 grouped_data = data.groupby('分类类型').size() axs[1, 1].pie(grouped_data, labels=grouped_data.index, autopct='%1.1f%%') axs[1, 1].set_title('各分类类型占比饼图') plt.tight_layout() plt.show()此代码报错为Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lenovo/OneDrive/桌面/绘图/绘图1.py", line 38, in <module> axs[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=data['分类类型']) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 2649, in barh patches = self.bar(x=left, height=height, width=width, bottom=y, File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1459, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 2441, in bar color = itertools.chain(itertools.cycle(mcolors.to_rgba_array(color)), File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 487, in to_rgba_array rgba = np.array([to_rgba(cc) for cc in c]) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 487, in rgba = np.array([to_rgba(cc) for cc in c]) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 299, in to_rgba rgba = _to_rgba_no_colorcycle(c, alpha) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 374, in _to_rgba_no_colorcycle raise ValueError(f"Invalid RGBA argument: {orig_c!r}") ValueError: Invalid RGBA argument: '哺乳动物'解释错误原因并给出正确代码

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 定义颜色字典 colors = {'哺乳动物': 'red', '爬行动物': 'green', '鸟类': 'blue', '鱼类': 'yellow'} data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类'] }) # 定义2行2列的图形 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8)) # 1行1列的子图:横向柱形图 axs[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) axs[0, 0].set_xlabel('体长') axs[0, 0].set_ylabel('物种名称') axs[0, 0].set_title('各物种体长横向柱形图') # 1行2列的子图:折线图 axs[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], '-o', color=[colors[x] for x in data['分类类型']]) axs[0, 1].set_xlabel('物种名称') axs[0, 1].set_ylabel('体重') axs[0, 1].set_title('各物种体重折线图') # 2行1列的子图:散点图 axs[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], c=[colors[x] for x in data['分类类型']]) axs[1, 0].set_xlabel('物种名称') axs[1, 0].set_ylabel('速度') axs[1, 0].set_title('各物种速度散点图') # 2行2列的子图:饼图 grouped_data = data.groupby('分类类型').size() axs[1, 1].pie(grouped_data, labels=grouped_data.index, autopct='%1.1f%%') axs[1, 1].set_title('各分类类型占比饼图') plt.tight_layout() plt.show()此代码报错为Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lenovo/OneDrive/桌面/绘图/绘图1.py", line 85, in <module> axs[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], '-o', color=[colors[x] for x in data['分类类型']])raise ValueError(f"{v!r} is not a valid value for {k}") ValueError: ['red', 'red', 'red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'blue', 'red', 'yellow'] is not a valid value for color请解释错误原因并给出正确代码

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