fig = plt.figure(figsize=(20,5)) fig1 = plt.subplot(131) plt.scatter(data.loc[:,'面积'],data.loc[:,'价格']) plt.title('Price VS Size')

这段代码使用了matplotlib库来绘制散点图，其中fig = plt.figure(figsize=(20,5)) 创建了一个大小为20x5的画布对象，fig1 = plt.subplot(131) 创建了一个大小为1x3的子图对象，并将其作为第一个子图进行绘制。接着，plt.scatter(data.loc[:,'面积'],data.loc[:,'价格']) 绘制了以data数据集中的面积和价格为x和y轴的散点图，并使用plt.title('Price VS Size') 添加了图表的标题。

相关问题

import random fig = plt.figure(figsize=(13,13)) ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm'] for i in new_df.index: ax.scatter(new_df.loc[i,'Total Cases'],new_df.loc[i,'Total Deaths'],new_df.loc[i,'Total Recovered'],c=random.choice(colors)) ax.text(new_df.loc[i,'Total Cases'],new_df.loc[i,'Total Deaths'],new_df.loc[i,'Total Recovered'], new_df.loc[i,'Country/Region'], fontsize=10) # 设置刻度 ax.set_xlim([0,new_df['Total Cases'].max() + 1]) ax.set_ylim([0,new_df['Total Deaths'].max() + 1]) ax.set_zlim([0,new_df['Total Recovered'].max() + 1]) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('Total Cases',fontsize=15) ax.set_ylabel('Total Deaths',fontsize=15) ax.set_zlabel('Total Recovered',fontsize=15) ax.set_title('3D scatterplot',fontsize=25) plt.show()这段代码无法运行

这段代码无法运行可能是因为缺少必要的模块和变量，需要先导入相关的库和数据集，才能正确运行。以下是一个示例代码，您可以根据自己的需要进行修改和调整：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import random

# 导入数据集
df = pd.read_csv('covid19_data.csv')

# 对数据进行处理
new_df = df.groupby(['Country/Region']).sum().reset_index()

# 创建3D散点图
fig = plt.figure(figsize=(13,13))
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')

# 绘制散点图并添加文本标注
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm']
for i in new_df.index:
    ax.scatter(new_df.loc[i,'Total Cases'],new_df.loc[i,'Total Deaths'],new_df.loc[i,'Total Recovered'],c=random.choice(colors))
    ax.text(new_df.loc[i,'Total Cases'],new_df.loc[i,'Total Deaths'],new_df.loc[i,'Total Recovered'], new_df.loc[i,'Country/Region'], fontsize=10)

# 设置刻度
ax.set_xlim([0,new_df['Total Cases'].max() + 1])
ax.set_ylim([0,new_df['Total Deaths'].max() + 1])
ax.set_zlim([0,new_df['Total Recovered'].max() + 1])

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('Total Cases',fontsize=15)
ax.set_ylabel('Total Deaths',fontsize=15)
ax.set_zlabel('Total Recovered',fontsize=15)

ax.set_title('3D scatterplot',fontsize=25)

plt.show()

请确保您已经正确导入了相关的库和数据集，并将数据集命名为'covid19_data.csv'，否则会导致代码无法运行。

def pic(df, name): import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(36, 12)) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False grid = plt.GridSpec(4, 1, wspace=0, hspace=0) df['wnacwindspeed'].dropna() df['wgengenactivepw'].dropna() df.rename(columns={'temp_act': '检测风机', 'temp_avg': '平均风机', 'wnacwindspeed': '平均风速', 'wgengenactivepw': '有功功率'}, inplace=True) if not df.empty: fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=100) # 温度预警图 plt.subplot(211) plt.scatter(df['datatime'], df['检测风机'], color='r', label='检测风机值',s=1) plt.scatter(df['datatime'], df['平均风机'], color='g', label='健康参考值',s=1) plt.legend(fontsize=10, loc='best') plt.title(name, size=28) plt.grid() # 风速-功率曲线图 ax1 = fig.add_subplot(212) lns1 = ax1.plot(df['datatime'], df['平均风速'], color='#6495ED', label='风速',lw=1) ax2 = ax1.twinx() lns2 = ax2.plot(df['datatime'], df['有功功率'], color='#DAA520', label='功率',lw=1) lns = lns1 + lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) ax1.grid() ax1.set_xlabel('datatime') ax1.set_ylabel('Wind Speed (m/s)', color='#6495ED', size=20) ax2.set_ylabel('Power (kW)', color='#DAA520', size=20) now = datetime.datetime.now() time_str = now.strftime("%Y-%m-%d") path = 'D:/LYTCO/result/' + time_str if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) name = name.replace('/', '-') name = path + '/' + name + '.png' fig.tight_layout() plt.savefig(name, bbox_inches='tight') plt.close()

这段代码的作用是绘制一个包含两个子图的图片，第一个子图是温度预警图，第二个子图是风速-功率曲线图。在温度预警图中，使用散点图分别表示了检测风机和健康参考值在时间轴上的变化趋势。在风速-功率曲线图中，使用两个不同颜色的曲线分别表示了平均风速和有功功率在时间轴上的变化趋势。最后，将绘制好的图片保存到指定路径下的文件中。