data_list1 = data1.values.tolist() print(data_list1) x = data_list1 # 横坐标值 # 绘制换手率散点图 plt.scatter(x, hs) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] plt.title('换手率散点图') # 添加坐标轴标题 plt.ylabel('换手率%') plt.xticks(rotation=90) # 设定坐标轴限制 plt.ylim(0, 101) plt.legend('', title='2008030101陈冰钿') plt.show()

这段代码主要用于绘制散点图，其中：

- `data1` 是一个 pandas.DataFrame 类型的数据，通过 `values.tolist()` 将其转换为列表类型 `data_list1`；
- `x` 取 `data_list1`，用于绘制横坐标；
- `hs` 是纵坐标的值；
- `plt.scatter(x, hs)` 绘制散点图；
- `plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']` 设置绘图字体为仿宋；
- `plt.title('换手率散点图')` 设置图表标题；
- `plt.ylabel('换手率%')` 设置纵坐标标题；
- `plt.xticks(rotation=90)` 将横坐标标签旋转90度；
- `plt.ylim(0, 101)` 设置纵坐标轴限制；
- `plt.legend('', title='2008030101陈冰钿')` 添加图例，其中 `''` 表示图例文本为空，`title` 参数为图例标题；
- `plt.show()` 显示图表。

需要注意的是，这段代码中没有给出 `hs` 的定义，可能在其他部分的代码中给出了。

相关问题

list1 = text_file_reader.read_data()

根据你提供的代码，你正在调用一个名为`text_file_reader`的对象的`read_data()`方法，并将其返回的结果赋值给`list1`变量。

然而，根据你之前提到的`JsonFileReader`类，我推测你可能是想要读取一个 JSON 格式的文件。在这种情况下，你应该使用`json`模块来读取和解析 JSON 文件，而不是`text_file_reader`。

以下是读取 JSON 文件并将其内容赋值给`list1`的示例代码：

import json

# 假设你的文件路径保存在变量path中
with open(path, "r", encoding="UTF-8") as file:
    data = json.load(file)
    list1 = data  # 将解析后的 JSON 数据赋值给list1变量

请将以上代码中的`path`变量替换为你要读取的实际文件路径。这样，你将能够使用`json.load()`方法来读取并解析 JSON 文件，并将结果赋值给`list1`变量。

input_data = np.concatenate(data_list, axis=3)

`np.concatenate()`函数用于沿着指定轴连接数组。在numpy中，当你设置`axis=3`时，它会沿数组的第三个维度（如果存在）来拼接数据。

假设你有一个二维数组`data_list`，每个元素都是多维数组，其中至少有一个维度为3（如图像数据可能有三个通道，即RGB），那么`np.concatenate(data_list, axis=3)`的作用是将这些数组的第三个维度上的元素纵向堆叠在一起，形成一个新的数组，其长度等于原来数组的数量，宽度和高度保持不变，但深度增大了。

例如，如果你有两个3D数组`data1`和`data2`，它们都有相同的形状`(height, width, channel)`：

data1 = np.random.rand(10, 10, 3)
data2 = np.random.rand(10, 10, 3)

# 使用axis=3拼接
combined_data = np.concatenate([data1, data2], axis=3)

现在`combined_data`的形状将是`(10, 10, 6)`，其中6代表原来的两个数组各自3个通道的总和。