plt.plot(industry_df["trade_date"], industry_df["pct_change"], label=industry, linewidth=10) 这个设置只是设置了name中一个线条的粗细，如何设置全部线条的粗细

在你提供的代码片段中，`label=industry` 是设置折线图的标签，`linewidth=10` 是设置单条折线的线宽为10。如果你想要一次性设置整个图中所有线条的粗细，应该在 `plot()` 函数外部或者在创建所有线条之前，设置一个全局的线条宽度。

如果你有一个 DataFrame `industry_df` 并且想要所有折线都具有相同的宽度，可以这样做：

# 先定义线条宽度
line_width = 10

# 然后遍历DataFrame的每一列，假设每一列都是一个需要绘制的折线
for col_name in industry_df.columns:
    if "pct_change" in col_name:  # 检查是否是需要绘制变化率的列
        plt.plot(industry_df["trade_date"], industry_df[col_name], label=col_name, linewidth=line_width)

# 如果你想统一设置所有线条，不论标签如何，可以在绘图之前设置
plt.plot(..., linewidth=line_width)

# 后续添加标题、图例等其他元素
plt.title('Industry Changes with Same Line Width')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个代码中，`line_width` 变量被设置为全局的线条宽度值，然后在每次 `plot()` 调用时都会应用这个宽度。

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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5], index_col=0, parse_dates=True) # 计算涨跌幅 change = df.pct_change() # 绘制图表 change.plot() plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Change') plt.title('Stock Prices Change') plt.legend(loc='upper left') plt.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True) plt.show()修改图片大小

要修改图片大小可以在绘制图表前添加如下代码：

fig = plt.figure(figsize=(10,6))

其中`figsize`参数的第一个值为宽度，第二个值为高度，单位为英寸。这里设置宽度为10英寸，高度为6英寸。完整代码如下：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt   

# 读取数据 
df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5], index_col=0, parse_dates=True)  

# 计算涨跌幅 
change = df.pct_change()  

# 绘制图表 
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
change.plot() 
plt.xlabel('Date') 
plt.ylabel('Change') 
plt.title('Stock Prices Change') 
plt.legend(loc='upper left') 
plt.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True) 
plt.show()

这样就可以将图片大小修改为宽度为10英寸，高度为6英寸。

# 读取数据 df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[ 1, 2, 3, 4, 5]) # 计算涨跌幅 change = df.pct_change() # 绘制图表 change.plot() plt.xlabel('date') plt.ylabel('Change') plt.title('Stock Prices Change') plt.legend(loc='upper left') plt.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True) plt.show()修改代码，使横坐标为对应的表格中的日期

可以通过以下方式修改代码来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[1, 2, 3, 4, 5], index_col=0, parse_dates=True)

# 计算涨跌幅
change = df.pct_change()

# 绘制图表
change.plot()
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Change')
plt.title('Stock Prices Change')
plt.legend(loc='upper left')
plt.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True)
plt.show()

这里添加了 `index_col=0` 和 `parse_dates=True` 参数来将第一列日期作为索引，并将其解析为日期格式。然后将横坐标标签改为 `Date`。这样就可以使横坐标为对应的表格中的日期了。