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

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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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)怎么改变图像的分布范围

可以通过设置x轴和y轴的范围来改变图像的分布范围。例如，可以使用plt.xlim和plt.ylim函数来分别设置x轴和y轴的范围。例如，代码可以修改为：

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.xlim(0,100) # 设置x轴范围为0到100
plt.ylim(0,10) # 设置y轴范围为0到10
plt.savefig('img/1.png',dpi=300)

plt.figure() day_part = time_grouped['2011-10-01':'2011-12-09'].groupby('InvoiceDate').agg({'Quantity': np.sum, 'Price': np.sum, 'InvoiceNo': np.size}).plot( secondary_y = 'InvoiceNo', figsize = (15, 5)) day_part.set_ylabel('Quantity & Price') day_part.right_ax.set_ylabel('Order quantities') plt.show()

这段代码的作用是对时间进行分组，并对每个时间段内的商品数量、价格和订单数量进行求和，并绘制出来。该代码使用了pandas和matplotlib库。

首先，代码中的time_grouped是一个DataFrame，它已经按照时间进行了分组。接着，代码使用了['2011-10-01':'2011-12-09']对DataFrame进行了切片，只保留了2011年10月1日至2011年12月9日这段时间内的数据。

然后，代码对切片后的DataFrame再次按照InvoiceDate进行了分组，并使用agg()函数对Quantity、Price和InvoiceNo三列数据进行了求和。其中，Quantity表示商品数量，Price表示商品价格，InvoiceNo表示订单数量。

最后，代码使用plot()函数将分组后的数据绘制成图表。其中，secondary_y参数表示将InvoiceNo列数据绘制在右边的y轴上，figsize参数表示图表的大小为15x5。接着，代码使用set_ylabel()函数设置左边y轴的标签为'Quantity & Price'，使用right_ax属性设置右边y轴的标签为'Order quantities'。

最后，代码使用show()函数显示图表。