y.plot(ax=ts_ax) ts_ax.set_title(title) y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25) hist_ax.set_title('Histogram') smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax) smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax) [ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]] sns.despine() plt.tight_layout() return ts_ax, acf_ax, pacf_ax

这段代码是用于时间序列分析的，它会生成一个时间序列的图表，包括原始数据的折线图、直方图、自相关图和偏自相关图。其中，y.plot(ax=ts_ax)是用于绘制原始数据的折线图，ts_ax.set_title(title)是设置折线图的标题，y.plot(ax=hist_ax, kind='hist', bins=25)是用于绘制直方图，hist_ax.set_title('Histogram')是设置直方图的标题，smt.graphics.plot_acf(y, lags=lags, ax=acf_ax)和smt.graphics.plot_pacf(y, lags=lags, ax=pacf_ax)分别是用于绘制自相关图和偏自相关图，[ax.set_xlim(0) for ax in [acf_ax, pacf_ax]]是设置自相关图和偏自相关图的x轴范围，sns.despine()是用于去除图表的边框，plt.tight_layout()是用于调整图表的布局。最后，函数会返回折线图、自相关图和偏自相关图的轴对象。

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ax.plot_surface

ax.plot_surface是用于在3D坐标系上绘制表面图形的函数。它需要传入三个参数：X坐标数组，Y坐标数组和Z坐标数组，这些数组定义了表面的形状和位置。通常，这些数组可以通过numpy.meshgrid函数生成。

示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成X、Y的坐标数组
X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

# 计算Z的坐标数组
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 绘制表面图形
ax.plot_surface(X, Y, Z)

plt.show()

这段代码会生成一个以X、Y为坐标轴，Z为高度的表面图形。你可以根据自己的需求修改X、Y、Z的定义来绘制不同的表面图形。

ax.set_xticks(rotation=45)为什么不对

`ax.set_xticks(rotation=45)` 不起作用是因为这个方法并不会旋转X轴标签文本，它只是设置X轴刻度线的位置。要旋转X轴标签文本，你需要使用 `ax.set_xticklabels()` 方法，同时设置 `rotation` 参数来旋转标签文本。

以下是一个示例代码，它演示了如何使用 `ax.set_xticklabels()` 方法来旋转X轴标签文本：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
ax.plot(x, y)

labels = ['Label 1', 'Label 2', 'Label 3', 'Label 4', 'Label 5']
ax.set_xticklabels(labels, rotation=45)

plt.show()

在这个示例中，我们使用 `ax.set_xticklabels()` 方法将X轴标签设置为自定义标签，并使用 `rotation` 参数将它们旋转了45度。请注意，你需要在调用 `ax.set_xticklabels()` 方法之前调用 `ax.set_xticks()` 方法，以确保X轴刻度线的位置正确。