import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() s=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19] y_bar=[3,4,6,8,9,10,9,11,7,8] y_line=[2,3,5,7,8,9,8,10,6,7] plt.bar(x,y_bar) plt.plot(x,y_line,'-o',color='y') plt.show()

### 修复代码中未定义变量x的错误 如果在代码执行过程中遇到“未定义变量x”的错误，通常是因为缺少必要的输入数据或者未能正确定义所需的变量。为了正确绘制柱状图和折线图，需确保提供完整的数据集以及明确指定 `x` 和 `y` 参数。 以下是具体实现方法： #### 数据准备 假设我们有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame，其中包含以下列： - `'category'`: 表示类别（用于柱状图的 x 轴）。 - `'value'`: 数值型数据（用于柱状图的 y 轴）。 对于折线图，则需要额外的一列表示时间序列或其他连续变化的数据点。 ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = { 'category': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [10, 20, 15, 25], 'time': [1, 2, 3, 4] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` --- ### 绘制柱状图 通过 Seaborn 库中的 `sns.barplot()` 函数可以轻松绘制柱状图。此函数允许用户自定义 `x`, `y` 参数以及其他选项，例如按分类字段着色 (`hue`) 或调整误差条显示方式[^1]。 ```python plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.barplot(x='category', y='value', data=df, palette='viridis') plt.title('Bar Plot Example') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Value') plt.show() ``` 在此代码片段中： - 使用了 `palette='viridis'` 设置颜色方案。 - 明确指定了 `x='category'` 和 `y='value'` 来避免 “未定义变量x” 错误的发生。 --- ### 绘制折线图 Seaborn 提供了多种绘图工具来处理不同类型的可视化需求。针对折线图，推荐使用 `sns.lineplot()` 方法[^2]。它支持基于时间序列或任何其他有序维度展示趋势曲线。 ```python plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.lineplot(x='time', y='value', data=df, marker='o', color='b') plt.title('Line Plot Example') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.grid(True) plt.show() ``` 此处的关键在于： - 将 `marker='o'` 添加到线条末端以便更清晰地标记各点位置。 - 利用了 Matplotlib 的网格功能增强图表可读性。 --- ### 结合 Matplotlib 进一步优化图表样式 虽然 Seaborn 是高层次封装库，但它仍然依赖于 Matplotlib 实现底层渲染操作。因此，在必要时可以通过调用 Matplotlib API 对生成图像做进一步美化工作。 例如，增加标题字体大小、旋转 X 轴标签角度等改进措施如下所示： ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 柱状图部分 sns.barplot(x='category', y='value', data=df, ax=ax, ci=None) # 关闭置信区间计算 ax.set_title('Customized Bar Chart with Enhanced Styling', fontsize=16) ax.tick_params(axis='x', rotation=45) # 斜向排列X轴文字防止重叠 for p in ax.patches: height = p.get_height() # 获取当前矩形高度 ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height+0.5, f'{height}', ha="center") # 折线图部分单独另开窗口演示省略... ``` 以上脚本不仅解决了原始问题提到的变量缺失状况，还引入了一些高级技巧让最终成果更加吸引眼球。 ---