优化这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

import matplotlib.pyplot as plt

x = [0, 2]
y = [0, 15]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([10, 10, 10])
ax.set_xlim(x)
ax.set_ylim(y)
ax.set_xlabel("I")
ax.set_ylabel("U")
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
plt.show()

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注释这段代码import matplotlib. pyplot as plt plt. plot([10, 10, 10]) plt. xlim(0, 2) plt. ylim(0, 15) plt. xlabel("I") plt. ylabel("U") ax = plt. gca() ax. spines['top']. set_visible(False) ax. spines['right']. set_visible(False) plt. show()

# 导入matplotlib的pyplot模块，重命名为plt
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制一条包含三个点的线，每个点的y值都是10
plt.plot([10, 10, 10])

# 设定x轴的范围为0到2，y轴的范围为0到15
plt.xlim(0, 2)
plt.ylim(0, 15)

# 设定x轴和y轴的标签
plt.xlabel("I")
plt.ylabel("U")

# 获取当前图的坐标轴对象
ax = plt.gca()

# 隐藏坐标轴上方和右侧的边框
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

# 显示图形
plt.show()

实验四 Python数据可视化该实验的实验目的（import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np）列出四点实验目的

这里再次列出该实验的实验目的，加上具体的实现方法：

1. 学习如何使用matplotlib.pyplot库来创建不同类型的图表，如散点图、直方图、折线图等。
- 例如：使用plt.scatter()函数创建散点图、使用plt.hist()函数创建直方图、使用plt.plot()函数创建折线图等。

2. 掌握如何设置图表的样式和布局，以使其更加清晰、易读和美观。
- 例如：使用plt.xlabel()、plt.ylabel()、plt.title()函数添加标签、使用plt.xlim()、plt.ylim()函数设置坐标轴范围、使用plt.legend()函数添加图例等。

3. 学会如何使用numpy库来处理和清洗数据，以便更好地展示和分析数据。
- 例如：使用np.random.rand()函数生成随机数据、使用np.arange()函数创建一维数组、使用np.reshape()函数重塑数组形状等。

4. 了解如何使用seaborn库来进一步美化图表，并且学会如何使用这个库来创建更加复杂和高级的图表。
- 例如：使用seaborn.set_style()函数设置图表风格、使用seaborn.jointplot()函数创建联合分布图、使用seaborn.heatmap()函数创建热力图等。