import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False sale_a= ([2450,1379,1099,1035,1500,1269,1149,1040,900,649,648,857]) sale_b =([2575,1521,1285,1024,1250,1373,1347,1413,1270,945,983,978]) tick_label=['5日','6日','7日','8日','9日','10日','11日','12日','13日','14日','15日','16日'] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(sale_a, 'D-', label='平台A') ax.plot(sale_b, '.-', label='平台B') ax.set_title('平台A、B销售价格对比图') ax.set_ylabel('价格(元)') ax.set_xticks(range(len(tick_label))) ax.set_xticklabels(tick_label) ax.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制平台A和平台B在一段时间内的销售价格对比图的。具体的步骤如下：

1. 导入必要的库：numpy、matplotlib.pyplot。

2. 设置中文显示和负号显示。

3. 定义平台A和平台B的销售价格数据。

4. 定义x轴刻度标签。

5. 创建一个图形和一个坐标系对象。

6. 绘制平台A和平台B的销售价格线条，分别使用'D-'和'.-'表示不同的线型，并加上标签。

7. 设置图形标题、y轴标签和x轴刻度。

8. 添加图例。

9. 显示图形。

如果你想要运行这段代码，需要先安装好numpy和matplotlib库。

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import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的常用库的导入和设置matplotlib图表显示中文的字体和解决负号显示问题，同时使用%matplotlib inline命令设置图表以内嵌形式显示在notebook页面中。其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。

import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这段代码是用于导入一些常用的Python库，并且设置一些参数，例如使用进度条、中文显示、字体等等。其中，numpy和pandas库是用于数据处理的常用库，tqdm库是用于显示进度条的库，matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话，这些库都是非常有用的。