plt.xticks(rotation=45) ax.axvline(pd.Timestamp("2019-12-20"), color="black", linestyle="--", linewidth=0.8) ax.text(pd.Timestamp("2019-07"), 1000000, "Start of COVID19") price = df["San Francisco"][pd.Timestamp("2019- 12-23")]

时间: 2023-05-23 20:01:19 浏览: 104
根据代码提供的信息,我的理解是在使用Python的matplotlib库绘制一张折线图,使用plt.xticks(rotation=45)函数来旋转x轴标签,使用ax.axvline(pd.Timestamp("2019-12-20"), color="black", linestyle="--", linewidth=0.8)函数来绘制一条黑色虚线并指定位置为2019年12月20日,使用ax.text(pd.Timestamp("2019-07"), 1000000, "Start of COVID19")函数在2019年7月位置添加了一段文字"Start of COVID19"。最后,从DataFrame对象df中获取了2019年12月23日旧金山房价的价格并赋值给变量price。
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g=sns.FacetGrid(unpaid,col="下单入口",hue="短信催款次数",sharex=True, sharey=True,col_wrap=2,palette="husl",height=6,aspect=1.5) #plt.suptitle("细分市场&4g流量&5g流量&label") plt.axhline.axvline(x=2, color='r', linestyle='--') plt.axhline.axvline(x=9, color='r', linestyle='--') plt.axhline.axvline(x=16, color='r', linestyle='--') g.map(plt.scatter,"逾期",'需付金额',alpha=0.7,s=30) #plt.xticks(rotation=90) g.add_legend() 'function' object has no attribute 'axvline'

这个错误提示是因为 `axvline` 是 `matplotlib.pyplot` 中的函数,而不是 `sns.FacetGrid` 对象的方法。你需要将 `axvline` 改为 `plt.axvline`,将 `axhline` 改为 `plt.axhline`,即可解决这个错误。修改后的代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns g = sns.FacetGrid(unpaid, col="下单入口", hue="短信催款次数", sharex=True, sharey=True, col_wrap=2, palette="husl", height=6, aspect=1.5) plt.axhline(y=2, color='r', linestyle='--') plt.axhline(y=9, color='r', linestyle='--') plt.axhline(y=16, color='r', linestyle='--') plt.axvline(x=2, color='r', linestyle='--') plt.axvline(x=9, color='r', linestyle='--') plt.axvline(x=16, color='r', linestyle='--') g.map(plt.scatter, "逾期", '需付金额', alpha=0.7, s=30) g.add_legend() ```

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) n1=total_data[:10] x=n1['名称'].values y1=n1['男厕位'].values y2=n1['女厕位'].values y3=n1['第三卫生间'].values y_1=y1 y_2=y2 y_3=y3 plt.plot(x, y_1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位') plt.plot(x, y_2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位') plt.plot(x, y_3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间') plt.legend() # 显示图例 plt.xticks(x, rotation=45) plt.ylim(0,14) plt.xlabel("名称") # X轴标签 plt.ylabel("数量") # Y轴标签 plt.show()

这段代码主要是用来绘制各地区公共厕所男女厕位和第三卫生间数量的折线图。以下是一些可以进行优化的建议: 1. 将代码分成多行,使其更易读。例如,将 `x`、`y1`、`y2`、`y3` 的定义放在第一行后面。 2. 使用 `f-string` 来格式化字符串,可以让代码更简洁。例如,将 `plt.xlabel("名称")` 改为 `plt.xlabel(f"名称")`。 3. 使用 `ax` 对象来绘制图像。这样可以更好地控制图像的各个元素,并且可以更加方便地对图像进行优化。 4. 可以使用 `plt.subplots()` 函数来创建画布和子图,这样可以更加方便地控制画布大小和子图数量。 5. 将 `dpi` 的值调整为更合适的值,使图像在不同设备上显示效果更好。可以根据实际情况进行调整。 下面是优化后的代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 n1 = total_data[:10] x = n1['名称'].values y1 = n1['男厕位'].values y2 = n1['女厕位'].values y3 = n1['第三卫生间'].values # 绘图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6), dpi=150) # 绘制折线图 ax.plot(x, y1, color='orangered', marker='o', linestyle='-', label='男厕位') ax.plot(x, y2, color='blueviolet', marker='D', linestyle='-.', label='女厕位') ax.plot(x, y3, color='green', marker='*', linestyle=':', label='第三卫生间') # 添加图例 ax.legend() # 设置X轴标签、Y轴标签、标题、刻度、范围 ax.set_xlabel(f"名称") ax.set_ylabel("数量") ax.set_title(f"各地区公共厕所男女厕位和第三卫生间数量折线图") ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x, rotation=45) ax.set_ylim(0, 14) # 显示图像 plt.show() ``` 这样,代码更加清晰易读,并且具有更好的可维护性。
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for ax_row in axes: for ax in ax_row: ax.yaxis.grid(True) # 在每个子图上添加y轴网格线 # 在y轴上添加网格线 ax.set_xticks([y + 1 for y in range(len(data1))]) # 指定x轴的轴刻度个数 ## [y+1 for y in range(len(all_data))]运行结果是[1,2,3] ax.set_xlabel('Method') # 设置x轴名称 ax.set_ylabel('Error/MW') # 设置y轴名称 # 添加刻度 # 添加刻度名称,我们需要使用 plt.setp() 函数: # 加刻度名称 plt.setp(axes[0,0], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','catboost-FM-First Clustering','catboost-FM-Second Clustering']) plt.setp(axes[1,0], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','catboost-kM-First Clustering','catboost-kM-Second Clustering']) plt.setp(axes[2,0], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering', 'catboost-kMD-First Clustering', 'catboost-kMD-Second Clustering']) plt.setp(axes[0,1], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','xgboost-FM-First Clustering','xgboost-FM-Second Clustering']) plt.setp(axes[1,1], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','xgboost-kM-First Clustering','xgboost-kM-Second Clustering']) plt.setp(axes[2,1], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering', 'xgboost-kMD-First Clustering', 'xgboost-kMD-Second Clustering']) plt.setp(axes[0,2], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','lightgbm-FM-First Clustering','lightgbm-FM-Second Clustering']) plt.setp(axes[1,2], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering','lightgbm-kM-First Clustering','lightgbm-kM-Second Clustering']) plt.setp(axes[2,2], xticks=[1, 2, 3], xticklabels=['No Clustering', 'lightgbm-kMD-First Clustering', 'lightgbm-kMD-Second Clustering']) # 我们的刻度数是哪些,以及我们想要它添加的刻度标签是什么。 plt.show()请在我的代码里设置x轴的标签对象倾斜显示

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